一种基于串联BP算法的神经网络自适应逆控制方法

摘要：

针对神经网络BP算法用于自适应逆控制存在学习速度慢、模型误差大等问题,提出了基于神经网络串联BP算法的三步式自适应逆控制方法.该方法大大减少了逆控制中逆模的学习时间和模型误差,使之更加适合于复杂非线性系统.对电弧炉炼钢过程的仿真结果表明,该方法不仅实现了对直接逆控制最佳给定值的跟踪,修正了直接逆控制的偏差,而且还解决了神经网络的学习数据不易获得的问题,具有一定的通用性.

关键词： 神经网络 串联BP算法 自适应逆控制 鲁棒性

作者: 潘永湘 吴转峰 李强

作者单位: 西安理工大学自动化与信息工程学院(陕西西安)

会议类型: 国内会议

会议名称: 2003中国控制与决策学术年会

会议地点: 秦皇岛

会议语种:中文

页码: 70-72

在线出版日期: 2003-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）