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机构地区:[1]北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100022
出 处:《控制工程》2007年第3期287-289,共3页Control Engineering of China
基 金:国家自然科学基金资助项目(60375017)
摘 要:针对传统的基于Dahlin算法的控制器在对变时滞系统进行控制时控制效果恶化,甚至发生不稳定现象的弱点,提出了以CMAC神经网络与Dahlin算法相结合的控制方法。以CMAC神经网络作为一个前馈控制器,通过对Dahlin控制器输出的学习,实现时滞系统的自适应稳定控制。仿真实验表明,这种复合控制方法保留了Dahlin算法与CMAC神经网络的各自特长,同时具备学习速度快,适应能力强的优点,具有良好的稳定性控制效果。To the problem that the conventional controller based on Dahlin algorithm may destabilize a control system when the delay time varying, an adaptive controller based on serf-tuning principle combining Dahlin algorithm with CMAC is proposed. The CMAC neural network as feed forward is introduced, using the output from Dahlin controller as input parameters. This feature may avoid the influence of time delay changing. Simulation result shows that the extend serf-tuning controler works better than the classical Dahlin algorithm.
关 键 词:CMAC神经网络 DAHLIN算法 纯滞后系统 自适应
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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