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题名基于RBF神经网络的MMSE控制器优化设计
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作者
禹建丽
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机构
郑州航空工业管理学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期2723-2728,2736,共7页
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基金
河南省科技项目(122300410083
112300410048
122102210049)
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文摘
现代复杂产品制造过程的输出数据表现出高度自相关性,致使过程的输出偏离设计目标值或使得传统控制图监控过程时的假警报增加。研究一种基于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络的MMSE控制器,用全面实验方法对径向基神经网络的径向基函数分布密度和网络训练精度两个参数进行优化设计,得到基于最优径向基神经网络预测的MMSE控制器。仿真实验结果表明,将基于优化径向基神经网络预测的MMSE控制器应用于自相关过程的过程调整,可提高RBF神经网络的预测精度,改善MMSE控制器的调整效果,有效地消除过程输出的自相关性。
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关键词
RBF神经网络
MMSE控制器
自相关过程
优化设计
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Keywords
RBF neural network
MMSE controller
self-relatedprocess
optimization
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分类号
TP114.2
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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