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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 |
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