【摘 要】
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针对复杂、未知、非线性及不确定过程,提出一种新的参考模型自适应控制方案.采用两个多层模糊神经网络分别作为过程的辨识器与控制器,控制器根据辨识器提供的信息通过在线修
【机 构】
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大连理工大学,自动化系,辽宁,大连,116024
【出 处】
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2005年中国智能自动化会议(ICAC'2005)
论文部分内容阅读
针对复杂、未知、非线性及不确定过程,提出一种新的参考模型自适应控制方案.采用两个多层模糊神经网络分别作为过程的辨识器与控制器,控制器根据辨识器提供的信息通过在线修正隶属度函数及权值,自适应地学习调节控制率.网络训练采用拟牛顿法(BFGS)与最小二乘混合算法,极大地提高了网络收敛速度,将该方案用于复杂的非线性化学反应器控制中,仿真结果表明了该方法的有效性.
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