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基于神经网络的函数逼近能力及其容错性,提出了一种神经网络容错控制策略;首先利用系统重构的方法设计控制系统在各种故障情况下的控制律,然后采用一个神经网络来学习这些控制律的特性,学习结果后,将该神经网络作为控制器对系统实验控制,对一个具体的线性控制在传感器故障情况下的神经网络控制进行了仿真研究,结果表明:神经网络控制器能够代替系统原有的控制器,而且在系统发生未知故障时,同样具有容错性。