首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于RBF神经网络逆系统的多变量解耦控制
引用本文:王丽萍,董江辉.基于RBF神经网络逆系统的多变量解耦控制[J].交通与计算机,2009,27(2):59-62.
作者姓名:王丽萍  董江辉
作者单位:1. 上海建桥学院,上海,201319
2. 天合汽车部件技术服务(上海)有限公司,上海,200233
摘    要:针对工业生产过程中的多变量耦合系统难以实现解耦的问题,建立了一种改进的规划算法的RBF神经网络逆系统,构造了多变量神经网络控制器,用来对多变量耦合系统进行解耦控制。对一组给定的二变量耦合系统进行了仿真,结果表明:基于改进的进化规划算法的RBF神经网络逆系统的解耦控制不仅超调量小、响应速度快、控制精度高,而且具有很强的鲁棒性和自适应能力。该解耦控制使得解耦后的多变量系统具备良好的动、静态特性,达到了理想的控制效果。

关 键 词:解耦控制  RBF神经网络  逆系统

Multivariable Decoupling Control Based on RBF Neutral Network Inverse System
WANG Liping,DONG Jianghui.Multivariable Decoupling Control Based on RBF Neutral Network Inverse System[J].Computer and Communications,2009,27(2):59-62.
Authors:WANG Liping  DONG Jianghui
Institution:Shanghai Jianqiao College;Shanghai 201319;China;TRW Automotive Components Technical Service Co.;Ltd.;Shanghai 200233;China
Abstract:Since it's very difficult to decouple for multivariable coupling system in the industrial process control field,an inverse system of RBF neutral network was set up based on an improved evolutionary programming algorithm.Then,the multivariable neutral network controller was constructed,which can be used to decouple control for the multivariable coupling system.A double variable coupling system was simulated in computer.The simulation results show that RBF neutral network inverse system based on an improved e...
Keywords:decoupling control  radial basis function neural network  inverse system  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号