通用模型模糊神经网络控制

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针对通用模型控制要求被控对象有显式解的局限性,提出一种基于模糊神经网络的通用模型控制方法。该方法是在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证了通用模型控制策略的可实现性。通用模型模糊神经网络控制与基于模糊逻辑的通用模型控制相比,其控制性能更好。仿真实验验证了该控制策略的有效性和鲁棒性。
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