一种用于过程控制的神经网络自适应控制器的研究

针对复杂工业过程对象可能存在结构和参数变化的特点，提出了一种基于神经网络控制器，利用改进的算法在线修正权值。该控制器不依赖于对象的数学模型，可适用于变阶、变结构参数、多变量等场合。仿真结果显示，该控制器具有良好的控制特性和鲁棒性，并且可对多变量系统进行有效的解耦和控制，且控制器结构简单，易于实现，具有明显的工程应用价值。