论文部分内容阅读
当前在多变量系统的解耦控制的实际应用中,存在对象精确模型的依赖型问题,造成动态控制效果不够理想。大规模神经网络等技术控制算法过于复杂,在很多程度上影响了控制的可实现性和实时性。提出了一种基于双神经元自适应预估控制的静态解耦控制系统。详细阐述了所采用的基于神经元的自适应预估控制算法。使用一个神经元作为回路的自适应控制器。该自适应控制器使用三个与误差相关的输入变量,采用最速下降法修正网络权值。使用另一个神经元作为该回路的输出预估器,在被控对象结构可辨识得出的基础上,在预估器中使用分头延时连接(TDL)构造神经