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提出了非线性系统的神经网络自适应逆控制方法.设计中使用了2个神经网络,经离线训练的NN1实现非线性系统的逆,在线网络NN2用于补偿逆误差和系统的动态特性变化.对一非线性系统的仿真结果表明,神经网络自适应逆控制能够提高系统的动态性能,并且具有较好的鲁棒性.
非线性系统的神经网络自适应逆控制
【摘 要】
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提出了非线性系统的神经网络自适应逆控制方法.设计中使用了2个神经网络,经离线训练的NN1实现非线性系统的逆,在线网络NN2用于补偿逆误差和系统的动态特性变化.对一非线性系
【机 构】
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西北工业大学,中国航空工业第一集团公司
【出 处】
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测控技术
【发表日期】
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2002年11期
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