检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:赵玉明[1] 肖康乐[2] 李长忠[1] 宁勇[3]
机构地区:[1]煤炭科学研究总院,北京100013 [2]西南石油大学,成都610500 [3]辽宁工程技术大学,沈阳110136
出 处:《电气技术》2007年第7期62-66,共5页Electrical Engineering
摘 要:许多系统所固有的不确定性和非线性,难以建立确切的数学模型,其逆模型也难以建立,因此自适应逆控制的应用受到了限制。针对这种情况,利用神经网络可以逼近任意非线性函数的能力来构建系统的逆,用来作为控制器;另一个神经网络作为被控对象的辨识模型来构建一个控制系统。仿真实验结果表明,所设计的控制结构是合理的和有效的,并且具有很强的鲁棒性。It’s difficult to erect precise mathematical model for many systems because of their proper uncertainty and non-linearity, so their inverse model does, and the application of Adaptive Inverse Control(AIC) system is limited. In allusion to such case, we can use the Artificial Neural Network (ANN) that has the ability to gain on any nonlinear functions to erect a inverse model, and make the ANN as a controller, and the other ANN as a identification model to form a controlled system. Through the simulated experiment, it approved that the system designed is reasonable and effective, in addition, it possesses very strong robustness.
分 类 号:TP273.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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