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自适应神经元非模型多变量系统解耦控制
Adaptive Neural Non-Model Decouple Control for MIMO System
【摘要】 根据解耦原理和神经网络的思想 ,提出一种不依赖对象模型的自适应神经元解耦方法 ,并以采用单神经元PID作为控制器的三输入三输出系统为例 ,详细分析了神经元解耦控制的学习方法 ,及在多变量系统中的工作机理。仿真结果表明 ,其构成的神经元补偿器具有很强的自学习功能和自适应解耦能力。
【Abstract】 Based on the principle of decoupling and neuro-network, an adaptive neural non-model decoupling method is put forward in this paper. The self-learning method of neuron decoupling and its mechanism in multi-variable system are analyzed by making a three-input and three-output system for example. The result of the simulation shows its powerful self-learning and self-adaptive decouple capabilities.
【关键词】 多变量系统;
解耦控制;
神经元PID;
神经网络;
【Key words】 Multivariable system; Decoupling control; PID Neuron; Neuro-network;
【Key words】 Multivariable system; Decoupling control; PID Neuron; Neuro-network;
- 【文献出处】 计算机仿真 ,Computer Simulation , 编辑部邮箱 ,2003年03期
- 【分类号】TP273.2
- 【被引频次】52
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