基于神经网络的迟滞非线性逆模型

• 作者: 董建萍 谭永红 赵新龙
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 迟滞逆 迟滞逆算子 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 104-107
• 页数: 4页
• 分类号: TP202
• 字数: 2754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.2007.01.023

摘要

为了补偿迟滞特性对系统的不良影响,提高迟滞非线性系统的控制精度,建立了神经网络迟滞非线性逆模型.由于神经网络不能够直接逼近迟滞逆这种具有记忆性的多映射现象,通过引入一个迟滞逆算子,将多映射的迟滞逆转换成一一映射,然后运用神经网络来逼近这个一一映射从而建立一个基于神经网络的迟滞逆模型.该模型的主要优点是结构简单、精度高,可以在线调整神经网络的权值以适应不同工作条件下的迟滞逆辨识.最后,运用该方法对压电执行器中的迟滞非线性建立了逆模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭永红	桂林电子科技大学计算机系	46	513	12.0	20.0
2	董建萍	上海师范大学数理信息学院	25	329	9.0	18.0
3	赵新龙	上海交通大学自动化系	3	61	3.0	3.0