自适应单神经元控制器的研究

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对于参数变化且含有时滞的被控对象,传统控制方法难以获得理想效果.本文基于神经元模型及学习策略,提出采用不同学习速率的神经元学习方法,由此构成的神经元控制器能加速神经元权值收敛,改善神经元控制品质,使这类被控对象可取得满意的控制效果.仿真结果表明,只要选择适当的神经元参数,可以较明显地减少神经元控制的超调量,并有很强的鲁棒性和抗干扰性. For controlled objects with time-varying parameters and variations, traditional control methods are difficult to achieve the desired results.In this paper, neuron learning methods with different learning rates are proposed based on neuron models and learning strategies, and the neuron controller thus constructed can accelerate The neuronal weights converge and the neuron control quality is improved, so that the controlled objects can achieve satisfactory control effects.The simulation results show that as long as the appropriate neuron parameters are selected, the overshoot of the neuron control can be obviously reduced, And has strong robustness and anti-interference.
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