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基于模型参考的神经网络自适应控制器

Model Reference Based Neural Network Adaptive Controller
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摘要 在过去30年,线性系统理论为经典控制的发展作出了巨大贡献。文章提供了一种能用于非线性动态系统控制的控制策略,其中的自适应设计可以解决时变系统的控制问题。文章提出的基于参考模型的神经网络结构可以用于线性、非线性系统的自适应控制,并且在线性仿真系统环境对该神经网络控制器进行了测试。 Linear system theory has had significant contribution developments in the area of classical controls in the past three decades. The motivation of this work emerges from the need to develop novel control strategies that can be applied to nonlinear dynamic systems. Furthermore, the need for an adaptive scheme emerges for dealing with time varying systems. Paper presents model reference based neural network structure that can be used for adaptive control of linear and nonlinear processes. The proposed neural network controller is tested on a simulated linear system.
作者 鲍雅萍
机构地区 安阳工学院
出处 《可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)》 2007年第5期92-94,共3页 Programmable controller & Factory Automation(PLC & FA)
关键词 模型参考 神经网络 自适应控制器 Model reference Neural network Adaptive controller
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