一类神经网络整定PID参数的非线性系统解耦方法

• 作者: 吴庆宪 李晓静
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多变量 非线性 解耦 神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 电工电信、自动化与计算机
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TP273.4
• 字数: 3115字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6871.2005.01.012

摘要

对具体非线性系统有不同的解耦方法,如模糊解耦、神经网络解耦等.因神经网络有自学习功能以及对参数摄动的不敏感,故对某些特殊的非线性系统采用神经网络解耦作为补偿器进行输入输出解耦,能够获得较强的鲁棒性.首先介绍了神经网络解耦的一般结构,然后给出了递归多层神经网络的学习方法.针对一类非线性系统设计了一类基于递归多层神经网络整定PID参数的多变量非线性系统的解耦控制器.从仿真可以看出,对于文中所给出的非线性系统,这种递归多层神经网络的解耦控制器对于输入输出解耦是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴庆宪	南京航空航天大学自动化学院	198	1678	22.0	30.0
2	李晓静	南京航空航天大学自动化学院	4	15	2.0	3.0