一种基于模糊径向基函数神经网络的自学习控制器

• 作者: 党开放 林廷圻 董霞
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 径向基函数网络 神经网络学习控制 电液位置伺服系统
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 758-761
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2004.06.025

摘要

提出了一种新型的基于模糊径向基函数(RBF)的神经网络学习控制器,并应用于电液伺服系统.由于RBF网络和模糊推理系统具有函数等价性,采用模糊经验值方法选取网络中心值和基函数数目.与一般的神经网络自学习控制器不同,以系统动态误差作为网络输入量, RBF神经网络控制器学习的是整个系统的动态逆过程,因而控制性能明显提高.对电液位置伺服系统的仿真和实验结果表明,该控制方案可以有效提高系统的控制精度和自适应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林廷圻	西安交通大学机械电子工程系	70	822	15.0	25.0
2	董霞	西安交通大学机械电子工程系	10	72	4.0	8.0
3	党开放	北京化工大学机电学院	21	64	5.0	7.0