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自适应单神经元控制器的研究
作者姓名:张建明 王宁
作者单位:浙江大学工业控制技术国家重点实验室 浙江杭州310027
基金项目:国家自然科学基金资助项目(No.69774023)
摘    要:对于参数变化且含有时滞的被控对象,传统控制方法难以获得理想效果.本文基于神经元模型及学习策略,提出采用不同学习速率的神经元学习方法,由此构成的神经元控制器能加速神经元权值收敛,改善神经元控制品质,使这类被控对象可取得满意的控制效果.仿真结果表明,只要选择适当的神经元参数,可以较明显地减少神经元控制的超调量,并有很强的鲁棒性和抗干扰性.

关 键 词:神经元控制器  学习速率  时滞特性  仿真
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录!
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