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基于RBF神经网络逆系统的多变量解耦控制 被引量：1
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作者 王丽萍 董江辉 《交通信息与安全》 2009年第2期59-62,共4页
针对工业生产过程中的多变量耦合系统难以实现解耦的问题,建立了一种改进的规划算法的RBF神经网络逆系统,构造了多变量神经网络控制器,用来对多变量耦合系统进行解耦控制。对一组给定的二变量耦合系统进行了仿真,结果表明:基于改进的进... 针对工业生产过程中的多变量耦合系统难以实现解耦的问题,建立了一种改进的规划算法的RBF神经网络逆系统,构造了多变量神经网络控制器,用来对多变量耦合系统进行解耦控制。对一组给定的二变量耦合系统进行了仿真,结果表明:基于改进的进化规划算法的RBF神经网络逆系统的解耦控制不仅超调量小、响应速度快、控制精度高,而且具有很强的鲁棒性和自适应能力。该解耦控制使得解耦后的多变量系统具备良好的动、静态特性,达到了理想的控制效果。 展开更多
关键词 解耦控制 RBF神经网络 逆系统
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