基于RBF神经网络的非线性控制系统

• 作者: 刘振娟 金培
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性系统 径向基函数网络 解耦控制
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 页码范围: 1384-1385
• 页数: 2页
• 分类号: TP13

摘要

针对时滞、非线性多变量耦合系统控制中串级控制存在滞后，并且PI控制参数初始设置困难，很多时候只能手动控制的缺陷，本文采用内模控制方隶．通过RBF神经网络训练获得内部模型，同时利用最小二乘模型降解，简化解耦矩阵的求取，实现了两输入两输出系统的解耦控制。仿真结果表明．该方案可以消除变量间的耦合，并且解决了时滞问题、降低过程超调量，使得控制系统更加平稳，改善了过程控制的品质。同时．当对象特性发生一定改变时．系统具备良好的鲁棒性能。