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针对通用模型控制要求被控对象有显式解的局限性，应用小波神经网络来建立非线性被控对象的逆模型。再结合通用模型控制算法，将非线性过程模型直接嵌入到控制器中，来实现对被控对象的逆控制。其参考轨迹是一条典型的二阶曲线，控制器参数具有明显的物理意义，且易于整定。仿真结果验证了该控制策略的有效性。
基于小波神经网络的通用模型控制
【摘 要】
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针对通用模型控制要求被控对象有显式解的局限性，应用小波神经网络来建立非线性被控对象的逆模型。再结合通用模型控制算法，将非线性过程模型直接嵌入到控制器中，来实现对被控对
【机 构】
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华东理工大学信息学院
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2008年5期
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