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基于RBF神经网络的变采样周期时延补偿策略
被引量:
1
1
作者
时维国
卢小永
邵诚
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2017年第2期48-52,57,共6页
针对时延的时变性和不确定性,提出了一种新的变采样周期时延补偿策略.首先采用具有最佳逼近和全局最优性能的RBF神经网络对时延进行预测,然后将预测的时延值作为采样周期建立变采样周期网络控制系统模型,再利用最优控制和极点配置相结...
针对时延的时变性和不确定性,提出了一种新的变采样周期时延补偿策略.首先采用具有最佳逼近和全局最优性能的RBF神经网络对时延进行预测,然后将预测的时延值作为采样周期建立变采样周期网络控制系统模型,再利用最优控制和极点配置相结合的方法设计控制器,能有效减少计算量,以及提高系统的控制精度和实时性.仿真结果表明该方法具有良好的时延补偿效果.
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关键词
网络
控制系统
rbf狐神经网络
变采样周期
时延补偿
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职称材料
题名
基于RBF神经网络的变采样周期时延补偿策略
被引量:
1
1
作者
时维国
卢小永
邵诚
机构
大连交通大学电气信息学院
大连理工大学控制科学与工程学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2017年第2期48-52,57,共6页
基金
辽宁省教育厅计划项目(L2012160)
文摘
针对时延的时变性和不确定性,提出了一种新的变采样周期时延补偿策略.首先采用具有最佳逼近和全局最优性能的RBF神经网络对时延进行预测,然后将预测的时延值作为采样周期建立变采样周期网络控制系统模型,再利用最优控制和极点配置相结合的方法设计控制器,能有效减少计算量,以及提高系统的控制精度和实时性.仿真结果表明该方法具有良好的时延补偿效果.
关键词
网络
控制系统
rbf狐神经网络
变采样周期
时延补偿
Keywords
networked control system
rbf
neural network
variable sampling period
time delay compensation
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RBF神经网络的变采样周期时延补偿策略
时维国
卢小永
邵诚
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2017
1
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