基于神经网络的HSIC改进算法分析与仿真  

Design & Simulation of NN-based Human Simulated Intelligent Controller

作　　者：郭学军[1] 刘叔军[1] 张南纶[2] 

机构地区：[1]南阳理工学院,河南南阳473004 [2]武汉理工大学,湖北武汉430070

出　　处：《计算机仿真》2009年第8期167-172,共6页Computer Simulation

基　　金：河南省自然科学基金项目(2008C120003);河南省科技攻关计划项目(2006520036)

摘　　要：为提高控制系统的稳定性和优化控制性能,在对相平面e-e.分析的基础上,提出了一种仿人智能控制(HSIC)特征模型的改进算法,将系统动态过程划分为若干运行模式,间接地与系统性能指标建立了相互联系。控制结构上采用开闭环(开环为主导的闭环控制),且控制模态简单。同时,将神经网络逆模型与HSIC相结合提出了一种新的智能控制器(神经网络复合HSIC控制器),将神经网络的参数自学习,自适应特性与HSIC控制相结合,降低了系统逆模型对原系统精确数学模型的依赖。仿真结果证明了设计方法的有效性。An improved arithmetic of characteristic model of human simulated intelligent control （ HSIC ） is provided on the basis of phase plane e - e analysis. This controller establishes, in the phase plane, relationships between the basic performance of the system response and system dynamic process divisions. The control structure is an open- closed- loop, and it has a simple control mode. This paper combines neural network （NN） inverse model with HSIC to generate a new kind of intelligent controller NN - HSIC. It reduces the dependence of the inverse model on precision mathematic model of the system. The simulations show that the controller designed with this method is effective.

关 键 词：仿人智能控制 神经网络 相平面分区 开闭环控制 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程]