一种新的神经网络自适应解耦控制方法
本文提出了一种基于回归小波网络(recurrentwaveletnetworks)的多输入多输出(MIMO)强耦合系统的动态解耦控制方法.该方法采用双回归小波网络分别作为辨识器(diagonalrecurrentwaveletnetworksidentifier)和直接控制器(diagonalrecurrentwaveletnetworksdirectcontroller).辨识器在线辨识、建立系统数学模型,回馈灵敏度信息(sensitivityinformation).直接控制器在线调节参数值,进行综合控制.由于小波变换具有良好的时频局部特性,而回归网络具有强非线性映射能力以及捕捉系统动态行为的能力.因此,回归小波网络,兼有小波函数的紧支性、波动性以及回归网络的动态非线性映射能力等优点.仿真结果表明用该方法构成的控制系统解耦效果好、收敛速度快,鲁棒性好.
动态解耦控制 神经网络 多输入多输出耦合系统 回归小波网络
尉询楷 李应红 张朴 路建明
空军工程大学工程学院一系,陕西,西安,710038
国内会议
中科院自动化研究所自动化与信息技术发展战略研讨会暨2003年学术年会
北京
中文
15-21
2003-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）