基于新型动态神经元网络的逆系统方法

• 作者: 李小杰 谢永杰 钱克昌
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 动态神经网络 动态逆 PID神经元网络 非线性系统
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 435-437,442
• 分类号: TP273
• 字数: 2663字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2012.03.017

摘要

针对提高逆系统建模中神经网络的逼近效果和动态性能问题,根据PID神经元网络工作原理,提出一种具有动态激励函数的新型PID神经元模型—输出反馈型PID神经元(OFPID),输出激励采用连续的Sigmoidal函数,使神经元具有等效的ⅡR突触,采用梯度下降法实现OFPID神经元网络的权值调整,将其应用于非线性系统的神经网络逆控制系统,从而提高非线性系统的解耦效果和控制性能.仿真实验证明,提出的新型神经元网络是一种良好的非线性系统建模和控制工具.