|
|||||
|
|
| 基于小波神经网络的通用模型自适应控制 | |
| 作者姓名： | 徐海烽 郭丙君 |
| 作者单位： | 华东理工大学,信息学院,上海,200237 |
| 摘 要： | 提高控制系统鲁棒性的一种有效的方法是应用自适应控制.本文结合通用模型控制策略(Common Model Control-CMC),应用小波神经网络(Wavelet Neurall Network-WNN)自适应控制方法实现对被控对象的逆控制,从而提出基于小波神经网络的通用模型自适应控制(Common Modlel Adaptive Control-CMAC).基于小波神经网络的自适应控制器能产生复杂的控制规律,能更精确地逼近非线性被控对象,也克服了通用模型控制策略要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性.该控制策略的参考轨迹是一条典型的二阶曲线,仿真结果验证了该控制策略的有效性. |
| 关 键 词： | 通用模型控制 小波神经网络 自适应控制 非线性 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |