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基于不完全递归神经网络的二阶导数多步预测模糊控制及应用

2-Rank derivative multi-step predictive fuzzy control based on incomplete recurrent neural network

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【作者】 吕进郭晨刘雨

【Author】 Lü Jin,GUO Chen,LIU Yu(College of Automation and Electric Engineering,Dalian Maritime University,Dalian 116026,China)

【机构】 大连海事大学自动化与电气工程学院

【摘要】 针对大滞后系统的控制特性,设计一种神经网络二阶导数多步预测模型及其辨识和预测算法,并在此基础上进一步提出基于不完全递归神经网络的预测模型以及模糊小脑模型关节神经网络控制器的控制方案,解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,以达到对具有大时滞、不确定非线性特性的大滞后系统实现高精度输出跟踪控制。仿真结果表明:这一方法具有精确的跟踪控制效果。

【Abstract】 Aiming at the control feature of large delay system,a 2-rank derivative multi-step neural network predictive model and the algorithm were designed,and a fuzzy control scheme was presented based on the model with incomplete recurrent neural network and fuzzy CMAC controller.The problems of model online identification and controller online design in traditional adaptive control were solved,so that the high precision output fellow-up control of systems with large delay and uncertain nonlinear features can be realized.The simulation results show that the method has perfect control effect.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(60474014);教育部高等学校博士学科点专项基金资助项目(20040151007);交通部应用基础研究资助项目(200432922504)
  • 【会议录名称】 2007年中国智能自动化会议论文集
  • 【会议名称】2007年中国智能自动化会议
  • 【会议时间】2007-08
  • 【会议地点】中国甘肃兰州
  • 【分类号】TP183;TP273.4
  • 【主办单位】中国自动化学会智能自动化专业委员会
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