【摘 要】
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本文主要考虑由本地控制器和学习单元构成的两层网络学习控制系统架构。首先,本地控制器和学习单元分别采用零阶保持器和三次样条插值算法来处理网络不确定性。其次,本地控制
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院自动化系上海市电站自动化技术重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助,项目批准号:61074032,60904016;上海市科学技术委员会资助,资助课题编号:10JC1405000,11ZR1413100;上海大学重点学科建设项目(机械电子工程和先进制造及自动化)资助;上海大学“十一五”211建设项目;上海大学创新基金项目
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本文主要考虑由本地控制器和学习单元构成的两层网络学习控制系统架构。首先,本地控制器和学习单元分别采用零阶保持器和三次样条插值算法来处理网络不确定性。其次,本地控制器采用模糊控制策略,学习单元采用新的基于LOO交叉验证和调整因子的RBF神经网络自动构造方法构造RBF神经网络,充分利用模糊控制和RBF神经网络的各自优势,将模糊控制策略与RBF神经网络相结合提出了基于改进的RBF神经网络的自学习模糊控制策略,运用RBF神经网络动态调整模糊控制器的参数,使本地控制器的模糊控制策略具有自学习和自适应能力,从而提高系统的控制性能。最后,仿真验证了该方法的有效性。
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