神经网络补偿的特征模型控制方法  

A control method of characteristic-model based on a Neural Networks compensation

作　　者：李选令[1] 杨慧中[1,2] 

机构地区：[1]江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室,江苏无锡214122 [2]上淘市电站自动化技术重点实验室,上海200072

出　　处：《计算机与应用化学》2011年第7期829-832,共4页Computers and Applied Chemistry

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60674092);江苏省高技术研究项目(BG2006010);上海市科学技术委员会资助项目(09DZ2273400)

摘　　要：针对一类未知对象参数的控制问题,设计了一种基于神经网络补偿的特征模型控制方法。利用特征建模思想建立对象的时变差分方程,并在黄金分割自适应控制律的基础上,通过引入一个神经网络监督控制器,对特征模型在动态建模过程中的产生的误差起到前馈补偿作用,进一步改善了系统的动态控制性能;同时在系统受到外扰情况下,利用黄金分割控制律的反馈作用能够及时克服干扰,保证系统的稳定。数学仿真表明用该方法建立的控制系统具有较好的动态控制性能和较强的抗干扰能力。Aimed at the control problems for a kind of unknown parameter object, a control method of character modeling is proposed which is based on a Neural Networks （NN） compensation. The time-variable difference equation of the plant is built according to the characteristic modeling method. The method introduces a NN supervisor controller to compensate the dynamic modeling error of the characteristic model with an adaptive control law so as to improve the dynamic performance. At the same time, when the system is disturbed, the golden-section control could immediately overcome the disturbance. The simulation results show that the control system has better dynamic performance and stronger anti-disturbance ability.

关 键 词：神经网络 特征模型 动态建模误差 监督控制 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]