基于神经网络的非最小相位控制系统的研究

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非最小相位系统在控制工程中比较常见而且难于控制,由于存在右半平面零、极点,常常使被控对象出现超、负调现象,使用传统的线性控制技术很难消除这种特性。充分发挥神经网络控制策略的优点,改善非最小相位系统的控制品质,这是本文所要讨论的主要内容。本文首先讨论了经GA优化的BP神经网络PID控制器和基于RBF神经网络PID控制器在非最小相位控制中的应用,其次,讨论了神经网络在多变量控制系统中的,为以后将神经网络方法应用于多变量的非最小相位系统做准备。通过对设计方案的仿真研究表明:该设计方案具有良好的控制效果;消除负调、降低超调量,抗干扰性强和增强系统的鲁棒性,优于常规PID控制器。
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