【摘 要】
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基于逆动力学控制的思想,提出一种基于RBFN逆模型控制策略,并将该控制策略对具有多变量非线性特性的钢包精炼炉系统进行控制。采用三个RBF神经网络分别对被控对象的三个输入
【机 构】
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连云港师范高等专科学校自然科学系,南京大学近代声学教育部重点实验室,南京航空航天大学飞行器结构力学与控制教育部重点实验室
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基于逆动力学控制的思想,提出一种基于RBFN逆模型控制策略,并将该控制策略对具有多变量非线性特性的钢包精炼炉系统进行控制。采用三个RBF神经网络分别对被控对象的三个输入进行逆辨识,每相神经网络逆辨识模型反向作为逆控制器模型与每相串联,从而构成三个已解耦的独立的伪线性对象,进而针对三个独立的伪线性对象进行线性控制,从而实现了对三相耦合系统的精确控制。仿真实验证明了这种方法的可行性和有效性。
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