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复合神经网络控制器及其存在性的证明 被引量:1
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作者 裴海龙 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期1-6,共6页
本文提出网络可分性的概念,并对由此引出的一类复合网络控制器的存在性作了详细的讨论,为复杂问题的网络方法从理论上提供了一种可行的模式.
关键词 神经网络 复合网络控制器 网络可分性 自动控制
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复合神经网络控制器的可解性及求解方法
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作者 裴海龙 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期61-65,共5页
根据复合神经网络控制器的可分性,本文从理论上证明了此类控制器是可解的,并以此为依据,给出了复合网络控制器的求解步骤,并给出应用实例,为复合网络控制器的实际应用提供了理论依据和使用方法.
关键词 可解性 复合网络控制器 神经网络控制器
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基于神经网络逆复合控制器的MDF施胶系统的控制设计
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作者 王颖 孙丽萍 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期114-117,共4页
根据神经网络逆控制原理,提出了一种新的中密度纤维板(MDF)施胶系统控制器设计方法。将MDF施胶系统作为被控对象,利用静态神经网络和若干积分器组成的动态神经网络构造出被控系统的逆系统,该逆系统与被控系统串接在一起所组成的系统是... 根据神经网络逆控制原理,提出了一种新的中密度纤维板(MDF)施胶系统控制器设计方法。将MDF施胶系统作为被控对象,利用静态神经网络和若干积分器组成的动态神经网络构造出被控系统的逆系统,该逆系统与被控系统串接在一起所组成的系统是伪线性的。通过将PID控制器与神经网络逆系统结合在一起,构建出神经网络逆复合控制器。仿真结果表明:神经网络逆复合控制器能使系统获得优良的跟踪性和抗干扰能力,可以很好地实现对MDF施胶系统的控制目的。 展开更多
关键词 MDF施胶系统 施胶量 逆系统 神经网络复合控制器
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MDF施胶系统的神经网络逆复合控制器设计
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作者 孙丽萍 王颖 《自动化技术与应用》 2011年第11期14-16,30,共4页
针对中密度纤维板(MDF)施胶系统,在分析其物理特性的基础上,利用神经网络广义逆控制的方法设计出期望的伪线性系统,并结合经典控制理论,采用PID控制器作为该伪线性系统的闭环控制器。由神经网络广义逆系统与作为附加控制器的PID控制器... 针对中密度纤维板(MDF)施胶系统,在分析其物理特性的基础上,利用神经网络广义逆控制的方法设计出期望的伪线性系统,并结合经典控制理论,采用PID控制器作为该伪线性系统的闭环控制器。由神经网络广义逆系统与作为附加控制器的PID控制器结合在一起构成的控制器称作神经网络逆复合控制器。为验证该控制器的可行性,通过Matlab进行仿真实验研究,结果表明,神经网络逆复合控制器能使MDF施胶系统获得优良的跟踪性,提高MDF施胶控制系统的抗干扰能力。 展开更多
关键词 MDF施胶系统 伪线性系统 神经网络广义逆系统 神经网络复合控制器 .
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Modeling and Control of Nonlinear Discrete-time Systems Based on Compound Neural Networks 被引量:1
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作者 张燕 梁秀霞 +2 位作者 杨鹏 陈增强 袁著祉 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第3期454-459,共6页
An adaptive inverse controller for nonliear discrete-time system is proposed in this paper. A compound neural network is constructed to identify the nonlinear system, which includes a linear part to approximate the no... An adaptive inverse controller for nonliear discrete-time system is proposed in this paper. A compound neural network is constructed to identify the nonlinear system, which includes a linear part to approximate the nonlinear system and a recurrent neural network to minimize the difference between the linear model and the real nonlinear system. Because the current control input is not included in the input vector of recurrent neural network (RNN), the inverse control law can be calculated directly. This scheme can be used in real-time nonlinear single-input single-output (SISO) and multi-input multi-output (MIMO) system control with less computation work. Simulation studies have shown that this scheme is simple and affects good control accuracy and robustness. 展开更多
关键词 adaptive inverse control compound neural network process control reaction engineering multi-input multi-output nonlinear system
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Simulation and experimental research of digital valve control servo system based on CMAC-PID control method 被引量:5
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作者 赵劲松 Zhao Zining +2 位作者 Wang Zhipeng Zhang Chuanbi Yao Jing 《High Technology Letters》 EI CAS 2017年第3期306-314,共9页
Digital valve control servo system is studied in this paper. In order to solve the system problems of poor control precision and slow response time,a CMAC-PID( cerebellar model articulation controller-PID) compound co... Digital valve control servo system is studied in this paper. In order to solve the system problems of poor control precision and slow response time,a CMAC-PID( cerebellar model articulation controller-PID) compound control method is proposed. This compound controller consists of two components: one is a traditional PID for the feedback control to guarantee stability of the system; the other is the CMAC control algorithm to form a feed-forward control for achieving high control precision and short response time of the controlled plant. Then the CMAC-PID compound control method is used in the digital valve control servo system to improve its control performance. Through simulation and experiment,the proposed CMAC-PID compound control method is superior to the traditional PID control for enhancing stability and robustness,and thus this compound control can be used as a new control strategy for the digital valve control servo system. 展开更多
关键词 electro-servo system digital hydraulic digital valve CMAC-PID compound control rapid control prototyping technology
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