【摘 要】
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本文针对复杂非线性系统,提出一种基于模糊小波网络的复杂非线性自适应逆控制系统的设计方案,该方案选用两个神经网络,分别作为系统模型的辨识器和控制器.为了减小系统误差以及加性噪声的影响,引入噪声滤波环节,以实现对扰动的实时消除.仿真结果表明,设计的系统具有较强的自适应能力、自学习能力和鲁棒性,进而通过倒立摆控制实验,其控制性能与文献[5]所得结果比较有明显改善,说明该设计方案是合理有效的.
【机 构】
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交通部水运科学研究院,北京,100088 长安大学建筑工程学院,陕西,西安,710061
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本文针对复杂非线性系统,提出一种基于模糊小波网络的复杂非线性自适应逆控制系统的设计方案,该方案选用两个神经网络,分别作为系统模型的辨识器和控制器.为了减小系统误差以及加性噪声的影响,引入噪声滤波环节,以实现对扰动的实时消除.仿真结果表明,设计的系统具有较强的自适应能力、自学习能力和鲁棒性,进而通过倒立摆控制实验,其控制性能与文献[5]所得结果比较有明显改善,说明该设计方案是合理有效的.
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