基于RBF神经网络的非线性控制系统

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针对时滞、非线性多变量耦合系统控制中串级控制存在滞后,并且PI控制参数初始设置困难,很多时候只能手动控制的缺陷,本文采用内模控制方隶.通过RBF神经网络训练获得内部模型,同时利用最小二乘模型降解,简化解耦矩阵的求取,实现了两输入两输出系统的解耦控制。仿真结果表明.该方案可以消除变量间的耦合,并且解决了时滞问题、降低过程超调量,使得控制系统更加平稳,改善了过程控制的品质。同时.当对象特性发生一定改变时.系统具备良好的鲁棒性能。
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