QFT与神经网络并行控制研究  

Research on Parallel Control of QFT and Neural Network

作　　者：富强[1] 吴云洁[1] 王宗学[1] 

机构地区：[1]北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100083

出　　处：《计算机仿真》2004年第8期111-114,共4页Computer Simulation

摘　　要：阐述了定量反馈理论(QuantitativeFeedbackTheory,简称QFT)的基本原理及设计步骤,并给出了设计实例。在QFT的基础上,提出了一种QFT和神经网络并行控制的方案,以QFT为主控制器,神经网络进行动态误差补偿。QFT控制能克服对象的参数不确定性,保障系统的鲁棒性;神经网络可以进一步提高系统的跟踪精度。仿真表明,这种方法实现了QFT控制和神经网络控制的完美结合,很适合高精度伺服系统的鲁棒控制。The principle and design process are presented and a design sample is given. On the basis of QFT, a method for parallel control of QFT and neural network is presented, which consists of a QFT controller and a network controller used to compensate the dynamic error. QFT control can overcome the plant uncertainties and ensure the robust stability of system. Neural network is able to improve the tracking precision. The simulation shows that the method combines QFT control with neural network perfectly and it′s fit for robust control of high precision servo system.

关 键 词：定量反馈理论 鲁棒控制 神经网络 并行控制 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]