【摘 要】
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针对传统的模糊神经网络（FNN）在线控制方法用于控制时滞对象时存在调节时间较长的问题,分析产生这一现象的原因,对传统的模糊神经网络在线控制进行改进,给出一种新的确定补偿量
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针对传统的模糊神经网络（FNN）在线控制方法用于控制时滞对象时存在调节时间较长的问题,分析产生这一现象的原因,对传统的模糊神经网络在线控制进行改进,给出一种新的确定补偿量的方法.基于递推最小二乘（RLS）法在线辨识对象模型,通过时滞对象模型预测对象输出的变化,利用补偿方法得到控制量的补偿量.设计二维输入的带补偿的模糊神经网络控制器,进行实验与仿真研究.仿真结果表明,该补偿方法调节时间短,控制精度高,比传统的模糊神经网络的控制效果明显.
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