基于通用学习网络的控制器设计

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神经网络已经广泛地应用于控制领域,但是现有的神经网络一般不包含延迟时间,或延迟时间不能任意设置.通用学习网络(Universal Learning Network)是一种新型可设定神经网络,该网络所有节点互连,任意两节点之间可以有多重连接,且连接上有任意的延迟时间.利用通用学习网络对典型的非线性、大滞后系统--pH中和过程进行辨识,并作为预估器应用于控制系统.仿真研究证明该网络能有效地应用于大滞后系统.
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