基于动态径向基函数神经网络的多变量解耦控制

李明河; 王萌; 施艳艳; 赵世远

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基于动态径向基函数神经网络的多变量解耦控制

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为提高工业控制领域中多变量、非线性、强耦合系统的解耦能力和动态特性,基于聚类结合算法和神经网络原理,提出了一种改进的基于动态径向基函数(RBF)神经网络的多变量解耦控制方法.采用聚类结合算法优化动态RBF神经网络,更好地描述了控制对象的动态行为,获得了PID参数在线调整信息,实现了多变量非线性系统的解耦控制.仿真结果表明,与基于常规RBF神经网络的PID控制方法相比,该方法具有更高的控制精度、更快的系统响应以及更好的适应性和鲁棒性,是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便、有效的控制算法.

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来源
《浙江大学学报：工学版》 |2007年第10期|1701-1705|共5页
作者
李明河; 王萌; 施艳艳; 赵世远;
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作者单位

安徽工业大学电气信息学院;

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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
多变量解耦; 非线性系统; 径向基函数(RBF); 聚类;

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