【摘 要】
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由于传统BP算法存在收敛速度慢,容易陷入局部极小值等弊端,目前的BP优化算法又使得控制过程变得复杂,继而基于BP神经网络的模型参考自适应控制过程也存在实时性差,收敛性慢,
【机 构】
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中国矿业大学信息与电子工程学院,淮海工学院电子工程学院
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由于传统BP算法存在收敛速度慢,容易陷入局部极小值等弊端,目前的BP优化算法又使得控制过程变得复杂,继而基于BP神经网络的模型参考自适应控制过程也存在实时性差,收敛性慢,精度不高等不足。现针对改进的BP算法和非线性系统的可逆性,分析设计了一种基于激励函数自寻优的BP网络模型参考自适应控制,并通过Matlab仿真结果表明,在满足控制精度的情况下控制系统中的辨识器和控制器效果都很理想。因此,对工程应用有很大的实际参考利用价值。
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