【摘 要】
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稳定跟踪系统中,被控对象呈现出强耦合、非线性现象多和系统参数多且难以辨识的特点.针对传统的PID难以对其进行精确控制的实际情况,提出了一种新的控制方法.通过在神经网络
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稳定跟踪系统中,被控对象呈现出强耦合、非线性现象多和系统参数多且难以辨识的特点.针对传统的PID难以对其进行精确控制的实际情况,提出了一种新的控制方法.通过在神经网络结构中加入递归层而构造的改进的模糊人工神经网络,可以很好地描述动态系统.采用高斯基函数可以使网络具有很好的泛化能力.仿真试验表明,这种模糊人工神经网络和PID联合起来对一类伺服系统进行多模态控制,可以提高系统的自适应性和鲁棒性,有效提高控制精度,具有很高的应用价值.
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