【摘 要】
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提出了一种使用神经网络作为非线性对象直接控制器的设计方法,该控制器由一个常规控制器和一个神经网络控制器组成.常规控制器对系统给出粗略控制,神经网络控制器给出补偿信
【机 构】
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内蒙古大学计算机系,韩国青云大学校电子工程系
【出 处】
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内蒙古师范大学学报：自然科学汉文版
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提出了一种使用神经网络作为非线性对象直接控制器的设计方法,该控制器由一个常规控制器和一个神经网络控制器组成.常规控制器对系统给出粗略控制,神经网络控制器给出补偿信号来进一步减小系统输出跟踪误差.该方法对被控非线性对象类型的限制很少.在该方法中,径向基函数(RBF)神经网络被用来进行训练,训练后系统具有较好的稳定性.仿真结果表明,该方法非常有效,对非线性系统能取得比较满意的控制效果.
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