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1、自適應(yīng)逆控制作為一種新穎的控制器和調(diào)節(jié)器的設(shè)計(jì)方法,引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者越來(lái)越廣泛的研究興趣。現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展為非線性自適應(yīng)逆控制的研究和實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造了條件,探索和設(shè)計(jì)合理的動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法,構(gòu)建更加有效的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)等已成為非線性自適應(yīng)逆控制研究的重點(diǎn)。本文研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法,及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆模型的非線性自適應(yīng)逆控制系統(tǒng),主要研究?jī)?nèi)容如下:
首先,系統(tǒng)分析了RBF網(wǎng)絡(luò)中現(xiàn)有的幾種確定聚類中心的算法:K-均值聚類法、梯度
2、下降法、正交最小二乘法和動(dòng)態(tài)聚類法。針對(duì)動(dòng)態(tài)聚類法中距離門限值是固定不變的這一缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)聚類法,根據(jù)樣本密度對(duì)距離門限值進(jìn)行調(diào)整,通過(guò)對(duì)煤氣爐數(shù)據(jù)辨識(shí)的仿真研究,驗(yàn)證了該算法的有效性及快速性。
其次,將RBF和BP這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)中,經(jīng)一階慣性環(huán)節(jié)的仿真結(jié)果表明RBF網(wǎng)絡(luò)的泛化能力較低,影響了系統(tǒng)的控制精度。將基于BP網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)逆噪聲消除方法應(yīng)用到軋輥偏心厚度控制中,仿真結(jié)果表明,該方法能
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