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基于RBF神经网络逆系统的多变量解耦控制

王丽萍,  董江辉

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2009 >  27(2): 59-62
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]. 交通信息与安全, 2009, 27(2): 59-62. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2009.02.016
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]. 交通信息与安全, 2009, 27(2): 59-62. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2009.02.016
shu
Multivariable Decoupling Control Based on RBF Neutral Network Inverse System[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2009, 27(2): 59-62. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2009.02.016
Citation: Multivariable Decoupling Control Based on RBF Neutral Network Inverse System[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2009, 27(2): 59-62. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2009.02.016
shu

基于RBF神经网络逆系统的多变量解耦控制

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2009.02.016

  • 上海建桥学院,上海,201319

  • 天合汽车部件技术服务(上海)有限公司,上海,200233

详细信息

  • 中图分类号: TP130.6

Multivariable Decoupling Control Based on RBF Neutral Network Inverse System

    摘要
  • 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.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2009-04-28

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