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研究了神经网络的逆模型辨识及其直接逆模型控制,提出了一种基于模糊调整的神经网络逆模型控制方法.采用神经网络建立非线性被控对象的动态逆模型,并用模糊集理论对控制器增益和积分增益进行动态调整.仿真实验结果表明该方法应用于纸浆浓度控制系统中具有良好的控制品质,较强的鲁棒性、适应性和抗扰能力.
基于模糊调整的神经网络逆模型控制
【摘 要】
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研究了神经网络的逆模型辨识及其直接逆模型控制,提出了一种基于模糊调整的神经网络逆模型控制方法.采用神经网络建立非线性被控对象的动态逆模型,并用模糊集理论对控制器增
【机 构】
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北京联合大学自动化学院,大连轻工业学院信息工程系
【出 处】
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电气自动化
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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辽宁省教育厅资助项目;
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