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题名一种可分非线性系统的自校正广义预测
被引量：1
- 1
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作者
郭红戈
李国勇
郭鹏
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机构
太原理工大学自动化系
中国工商银行太原迎泽支行
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出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2005年第4期431-433,共3页
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文摘
对一类可分非线性系统,采用Hammerstein模型的基本框架,用神经网络对非线性部分建模,线性部分采用受控自回归积分滑动平均模型。对此模型的线性部分设计广义预测控制器,得出线性部分的控制量。根据此控制量,引入一逆神经网络,结合原来的神经网络模型,通过对逆神经网络权值的调整,使神经网络模型的输出为线性部分的控制量,同时得到逆神经网络的输出,即非线性系统的控制量。克服了Hammerstein模型中非线性部分的反函数存在性和惟一性的问题。仿真结果验证了该设计的有效性。
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关键词
可分非线性系统
神经网络
广义预测
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Keywords
separable nonlinear system
neural network
generalized predictive control
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名可分非线性系统的自校正广义预测控制
被引量：1
- 2
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作者
卫明社
李国勇
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机构
太原科技大学化学与生物工程学院
太原理工大学信息工程学院
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出处
《太原科技大学学报》
2008年第1期9-11,共3页
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基金
山西省青年科技研究基金项目(20011017)
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文摘
对一种可分非线性系统,采用Hammerstein模型的基本框架,用神经网络对非线性部分建模,线性部分采用受控自回归积分滑动平均模型。对此模型的线性部分设计广义预测控制器,得出线性部分的控制量。根据此控制量,引入一逆神经网络,结合原来的神经网络模型,通过对逆神经网络权值的调整,使神经网络模型的输出为线性部分的控制量,同时得到逆神经网络的输出,即非线性系统的控制量。文章提出的模型克服了Hammerstein模型中非线性部分的反函数存在性和唯一性的问题。仿真结果验证了该设计的有效性。
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关键词
可分非线性系统
神经网络
广义预测
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Keywords
separable nonlinear system, neural metwork, generalized predictive control
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分类号
TP271.62
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.9
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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