| 一种新型神经网络广义逆系统 |
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| 引用本文： | 刘陆洲,肖建,刘杰.一种新型神经网络广义逆系统[J].控制与决策,2009,24(9). |
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| 作者姓名： | 刘陆洲 肖建 刘杰 |
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| 作者单位： | 西南交通大学,电气工程学院,成都,610031 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60674057);;高等学校博士学科点专项科研基金项目(20060613003) |
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| 摘 要： | 提出一种新型带有反馈环节的广义逆系统方法，并给出了其存在性的证明．该方法首先利用神经网络构造被控对象的α 阶逆系统，通过改变反馈环节参数可随时任意配置复合系统极点，无需重新构造广义逆系统．分别对ＳＩＳＯ 和ＭＩＭＯ 非线性系统进行仿真研究．仿真结果表明，在配置极点变换时，利用该方法构造的广义逆系统仍可对原系统实现有效的线性化和解耦．
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| 关 键 词： | 广义逆系统 神经网络 解耦 非线性系统 |
| 收稿时间： | 2008-10-16 |
| 修稿时间： | 2009-1-10 |
A new type of generalized ANN inverse system |
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| LIU Lu-zhou,XIAO Jian,LIU Jie.A new type of generalized ANN inverse system[J].Control and Decision,2009,24(9). |
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| Authors: | LIU Lu-zhou XIAO Jian LIU Jie |
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| Affiliation: | School of Electrical Engineering;Southwest Jiaotong University;Chengdu 610031;China. |
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| Abstract: | A new type of generalized inverse system with feedback is proposed and its existence is proved.An ANN α th-order inverse system is established.The poles of the composite system can be assigned to the expected position by altering the parameters of the feedback part without reconstructing the generalized inverse system.The simulations of single input single output(SISO)system and muhivariable input muhivariable output(MIMO)system show that the new type of generalized inverse can linearize and decouple the original system efficiently when the poles change. |
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| Keywords: | Generalized inverse system Neural networks Decouple Nonlinear system |
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