【摘 要】
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对于非线性被控对象 ,当存在未建模动态 ,参数摄动或对象动力学特性时变时难以实施有效的控制 ,为此 ,我们利用径向基函数神经网络 ,并将前馈和反馈控制方案相结合 ,提出一种
【机 构】
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对于非线性被控对象 ,当存在未建模动态 ,参数摄动或对象动力学特性时变时难以实施有效的控制 ,为此 ,我们利用径向基函数神经网络 ,并将前馈和反馈控制方案相结合 ,提出一种鲁棒性强、实时性好、能控制非最小相位系统的神经网络前馈反馈自适应控制器。仿真结果表明了该方案的优良特性。
For non-linear controlled objects, it is difficult to implement effective control when unchained dynamics, parametric perturbation or dynamic characteristics of the object exist. To do this, we use radial basis function neural networks and apply the feedforward and feedback control This paper proposes a neural network feedforward feedback adaptive controller with strong robustness, good real-time performance and controllable non-minimum phase system. The simulation results show the excellent characteristics of this scheme.
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