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为解决因四极管造成系统非线性和敏感性而导致ECRH系统中负高压脉冲电源控制效果不够理想的问题,利用CMAC神经网络设计了直接逆模型控制系统,并对CMAC跟踪动态给定的情况进行了仿真实验。结果表明,该学习控制策略改善了ECRH负高压脉冲电源的控制效果,具有较强的自学习和自适应能力且易于实现。
基于CMAC神经网络的ECRH负高压脉冲电源自适应控制策略研究
【摘 要】
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为解决因四极管造成系统非线性和敏感性而导致ECRH系统中负高压脉冲电源控制效果不够理想的问题,利用CMAC神经网络设计了直接逆模型控制系统,并对CMAC跟踪动态给定的情况进行
【机 构】
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浙江大学城市学院智能系统重点实验室,合肥工业大学能源研究所
【出 处】
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原子能科学技术
【发表日期】
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2011年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60702023）, 浙江省自然科学基金资助项目（Y1080776,Y1100119）
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