【摘 要】
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针对RBF网络的设计难点，提出一种动态确定隐层节点数和聚类中心的新方法。并基于逆动力学的思想，提出一种RBF网络逆控制与PID控制相结合的在线自学习控制方案。辨识器采用RBF网
【机 构】
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安徽工业大学电气信息学院,临沂海信电子有限公司工艺部
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针对RBF网络的设计难点，提出一种动态确定隐层节点数和聚类中心的新方法。并基于逆动力学的思想，提出一种RBF网络逆控制与PID控制相结合的在线自学习控制方案。辨识器采用RBF网络结构和动态最近邻聚类算法，实现了对系统逆动力学的动态辨识。并将辨识模型作为控制器模型，与被控对象串联，构成一个动态伪线性系统，从而使非线性对象的控制问题简化成线性对象的问题。仿真结果证明了该控制策略具有良好的动态跟踪性能和抗干扰能力，具有较强的鲁棒性。
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