一种消除干扰的神经网络自适应逆控制
工业对象的动态特性具有大迟延、大惯性、时变性和不确定性等特点,难以建立精确的数学模型,从而使得建立在精确对象数学模型基础上的经典控制方法及状态空间控制方法难以取得满意的控制效果.基于神经网络的自适应逆控制具有对鲁棒性高、自适应能力强、适用于工业控制机等优点,将之用于工业过程控制中并取得了较好的控制品质.本文提出一种基于神经网络的模型参考自适应逆控制系统.仿真试验表明,此系统具有良好的消除对象干扰和敏感噪声的作用.
干扰 神经网络 自适应控制
王启志 王晓霞
华侨大学机电及自动化学院(泉州)
国内会议
上海
中文
181-185
2004-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）