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针对非线性系统的内模控制,从理论上分析了神经网络控制器的可实现问题,并且用径向基函数(RBF)神经网络实现内部模型及逆模控制器,同时改进了径向基函数中心的学习算法.仿真结果表明,基于RBF网络的非线性系统内模控制的动态性能较好,对于对象参数扰动具有一定的抗扰性.
基于径向基函数网络的非线性系统内模控制
【摘 要】
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针对非线性系统的内模控制,从理论上分析了神经网络控制器的可实现问题,并且用径向基函数(RBF)神经网络实现内部模型及逆模控制器,同时改进了径向基函数中心的学习算法.仿真
【机 构】
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辽宁石油化工大学
【出 处】
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甘肃科学学报
【发表日期】
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2003年1期
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