【摘 要】
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提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器.其目的是通过在线学习,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性.提出的变神经网络由两部分组成,一部分是
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提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器.其目的是通过在线学习,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性.提出的变神经网络由两部分组成,一部分是线性神经网络(LNN),作为被控对象局部线性动态模型,另一部分是多层交叉回归神经网络(DRNN),它近似为非线性动态模型.由于引进递推最小方差算法,本控制器运算速度相当快.仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的.
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