神经网络在线学习补偿自适应控制及其应用

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摘要：针对电液伺服系统的复杂非线性和不确定性特性,基于反馈误差学习法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想,提出了神经网络在线自学习自适应控制与"参征器"补偿控制相结合的控制方法.该方法将"过程辨识"和"参征器"引入反馈误差学习法的神经网络学习和控制中,控制参数的调整基于被控过程的小波变换结果信息,利用反馈误差学习法实现;"参征器"起监督和补偿控制作用,避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态.应用研究结果证明:该方法避免了采用直接反馈误差法可能造成的饱和和过调整问题;有效地提高了系统的稳定性、鲁棒性、控制精度和自适应能力.该方法能有效地处理工业系统中普遍存在的复杂非线性和时变不确定性特性,控制效果明显优于传统的反馈误差学习方法.为未知不确定非线性系统的智能控制提供了一条有效而可行的新途径.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90555X/200404/10382314.html

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关键词：自适应控制 网络在线 在线学习 神经网络 神经网 小波变换 过程辨识 神经网络控制 补偿控制 电液伺服系统