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神经网络前馈控制器及其实验研究

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不依赖对象模型,在前馈-反馈控制系统中,借助神经网络构成前馈控制器,通过在线训练使反馈输出或反馈偏差信号最小化,同时使网络逐步学成前馈补偿功能,最终在控制中占据主导地位,实现对负荷扰动的补偿.确定了神经网络前馈控制器的动态结构和在线学习算法,并通过实验研究了神经网络前馈控制器的实现及其有效性.实验结果表明,在不定和时变的复杂系统中,神经网络前馈控制器比常规前馈控制器具有更大的优势.

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来源
《2005中国控制与决策学术年会》|2005年|1155-1157|共3页
会议地点哈尔滨
作者
张卫东; 李雁飞; 陈国钧; 龚沈光;
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作者单位

中国航空学会;

中国自动化学会;

中国运筹学会;

中国兵工学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工智能理论;
关键词
神经网络; 前馈控制器; 在线学习算法;

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