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基于神经网络延时预测的自适应网络控制系统
被引量:
12
1
作者
于晓明
蒋静坪
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期194-198,231,共6页
针对网络控制系统存在着随机、时变、不确定的信息传输延时,采用带有时间戳的线性神经网络(TSLNN)进行在线延时预测,实时地获得当前采样周期的网络传输延时预测值.该方法选取3个先验的网络实测延时值作为神经网络的输入样本,选用widrow-...
针对网络控制系统存在着随机、时变、不确定的信息传输延时,采用带有时间戳的线性神经网络(TSLNN)进行在线延时预测,实时地获得当前采样周期的网络传输延时预测值.该方法选取3个先验的网络实测延时值作为神经网络的输入样本,选用widrow-hoff学习规则作为神经网络的训练算法;应用网络传输延时预测值,并采用一阶Pade方法,对数学模型中的延时环节进行线性化处理,从而获得无刷直流电机调速网络控制系统的线性数学模型;最后,利用模型参考自适应控制方法(MRAC)设计闭环控制器.仿真结果表明,将基于TSLNN在线延时预测的MRAC方法应用于无刷直流电机调速网络控制系统中,可以获得令人满意的系统动、静态性能.
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关键词
带有时间戳的线性神经网络(
tslnn
)
网络控制系统
一阶Pade方法
无刷直流电机调速系统
模型参考自适应控制(MRAC)
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职称材料
题名
基于神经网络延时预测的自适应网络控制系统
被引量:
12
1
作者
于晓明
蒋静坪
机构
浙江大学电气工程学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期194-198,231,共6页
基金
国家博士点学科专项科研基金资助项目(20030335002)
浙江省科技厅资助项目(2004C31084)
文摘
针对网络控制系统存在着随机、时变、不确定的信息传输延时,采用带有时间戳的线性神经网络(TSLNN)进行在线延时预测,实时地获得当前采样周期的网络传输延时预测值.该方法选取3个先验的网络实测延时值作为神经网络的输入样本,选用widrow-hoff学习规则作为神经网络的训练算法;应用网络传输延时预测值,并采用一阶Pade方法,对数学模型中的延时环节进行线性化处理,从而获得无刷直流电机调速网络控制系统的线性数学模型;最后,利用模型参考自适应控制方法(MRAC)设计闭环控制器.仿真结果表明,将基于TSLNN在线延时预测的MRAC方法应用于无刷直流电机调速网络控制系统中,可以获得令人满意的系统动、静态性能.
关键词
带有时间戳的线性神经网络(
tslnn
)
网络控制系统
一阶Pade方法
无刷直流电机调速系统
模型参考自适应控制(MRAC)
Keywords
time-stamped linear neural network(tslnn)
network
ed control systems
one-order Pade method
brushless direct-current motor drive systems
model reference adaptive control(MRAC)
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
基于神经网络延时预测的自适应网络控制系统
于晓明
蒋静坪
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
12
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