神经网络逆在线学习及其在励磁控制中的应用
研究相对阶为1的一类非线性系统的神经网络逆在线学习.首先,基于严格的逆系统理论构造了闭环控制时神经网络逆在线学习的样本；然后,基于基函数思想,给出了一种神经网络逆在线学习算法；最后,将提出的神经网络逆在线学习方法应用于单机无穷大励磁系统控制。仿真结果表明:与神经网络逆未在线学习比较,本文提出的神经网络逆在线学习方法具有更好的控制性能,从而表明了本文方法的有效性。
逆系统 神经网络 逆在线学习 基函数 励磁系统
徐庆宏 戴先中
东南大学
国内会议
天津
中文
208-212
2007-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）