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一种基于CMAC神经网络系统辨识算法的仿真研究

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摘要

针对工作环境中存在的干扰和噪声,普通PID控制算法的控制效果较差,提出了一种基于CMAC神经网络与PID控制算法相结合的复合控制算法,通过对结构参数的调整,可以达到较小的误差。仿真结果验证了该算法的有效性,表明这种控制方法能够有效的提高系统的抗干扰性能,并且具有很好的适应性和鲁棒性。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2014年第2期|34-35|共2页
作者
张大为; 王正民; 刘迪;
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作者单位

海军航空工程学院控制工程系;

中国兵器集团第203研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
小脑模型神经网络; 稳定性; PID控制算法; 复合控制; 反馈;

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