基于神经网络的HSIC改进算法分析与仿真

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为提高控制系统的稳定性和优化控制性能,在对相平面e-e.分析的基础上,提出了一种仿人智能控制(HSIC)特征模型的改进算法,将系统动态过程划分为若干运行模式,间接地与系统性能指标建立了相互联系。控制结构上采用开闭环(开环为主导的闭环控制),且控制模态简单。同时,将神经网络逆模型与HSIC相结合提出了一种新的智能控制器(神经网络复合HSIC控制器),将神经网络的参数自学习,自适应特性与HSIC控制相结合,降低了系统逆模型对原系统精确数学模型的依赖。仿真结果证明了设计方法的有效性。
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