10.3321/j.issn:1001-0920.2006.05.025
一种多变量模糊神经网络解耦控制器的设计
为提高多变量、非线性和强耦合系统的动态特性和解耦能力,根据解耦原理和神经网络思想,提出一种两级串联结构的自适应模糊神经网络解耦控制器.前级是基于智能权函数规则的自调整模糊控制器,后级是基于动态耦合特性的自适应神经网络解耦控制器.同时从理论上证明了学习算法的收敛性.仿真实例表明,所提出的解耦控制器具有良好的鲁棒性和自适应解耦能力,是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便有效的控制算法.
模糊控制、神经网络解耦、动态耦合特性、自学习算法
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TP273(自动化技术及设备)
2006-06-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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