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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

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【作者】 李明林永君马永光

【Author】 LI Ming,LIN Yong-jun,MA Yong-guang (Research Institute of Simulation & Control Engineering, North China Electric Power University, Baoding Hebei 071003, China)

【机构】 华北电力大学仿真与控制技术研究所华北电力大学仿真与控制技术研究所 河北保定071003河北保定071003河北保定071003

【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.

  • 【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
  • 【下载频次】352
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