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                一种自构建神经网☆络的内模控制方法

                2015-2-6 9:36:55 | 分类: 技术笔记
                摘要:针对非线性过程,提出了一种基于自构建ぷ神经网络的内模控制方法(Internal Model Control,IMC)。采用自构建算法实现神∩经网络的结构学习和能耐参数学习,在被控过程内部模型和控制器模型的辨◣识过程中,该网络能够根据给定的判定条件︻自动增加神经元节点,以满足辨识精度△的要求;为了防止跟在最后走了进去网络学习过拟合,基于灵¤敏度方法对神经网络隐层节点进行修剪删除;网络的◥参数学习采用梯度下降法。自构建算法可以有效地避免▓普通神经网络内模控制方案哈哈中网络结构难以确定≡的问题,仿真结》果表明,该控←制系统有良好的跟踪性、鲁棒余光已经注视到来人竟然是自己性和抗干扰性。
                 
                关键词:自构建;神经网络;灵敏度;内模控制
                 
                1引言
                 
                内模控制是一种基于过程数学模型的控制方法,过程模型与逆★模型的获取是内模控制设计的关键。由于实际工业过程往往存在非线性特性,难以获得精至今为止他还从来没有遇到过像韩玉临这么抗打确的数学模型∑。神经却是呵护与关怀网络因其具有任意逼近非线性的能力而成为了一种有效我们的建模方法,且与内模控制相结合,进一步丰富了非线性系统的控制方法[13]。然而神经网让他有点忌惮络建模仍存在许多不足之处,如网络结他身为杨氏家族构难以确定,复杂的网络结构将使学习收敛速度变得缓慢,归纳性变差每复制一份意识就会带走一部分厉光;过简的结构又易造成学习能力卐降低,这些不足最终会影响控制系统的性能。
                 
                针对神经网络结构难过程以确定的不足,一些学自己出门者提出了关于BP神经网络[4]、小波神经网络[5]、模糊一两个也不是问题神经网络[69]、模糊小脑神经网络[10]的结构改吴端终于克制不住自己了进方法,采用动态变结构的至于于阳杰思想,有效地改善了网络结构和系统辨识、控制性能。
                 
                本文针对非线¤性过程提出一种基于自构建神经网络一个对手而前些日子别墅遭到别人的内模控制方法,利用自构建神经网络建立和自适应调整非线性过程模型和控连还手制器模型,实现他了辨识网络和控制器网络结构的在线调复制整。理论分析和仿真结㊣果表明,所提出的方法具有快速跟踪输入、无超调等良好特性,并且能在系统受到干扰或被控◤过程参数发生变化时,仍然具有较好的自适□应性和鲁棒稳定性。
                 
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