基于对角递归神经网络的控制系统

• 作者: 宋怡霖 郑松 陈新楚
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 对角递归神经网络 控制策略 组态 控制器 辨识器
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 774-778
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 2585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2016.06.0774

摘要

针对角递归神经网络具有结构简单、收敛速度快,可广泛用于非线性系统的辨识与控制的特点.基于工业自动化通用技术平台(IAP),采用图形化控制策略组态技术开发了一套基于对角递归神经网络的控制系统,该系统具有基于参考模型跟踪的控制结构,可快速自适应地调整控制器参数.仿真实验结果表明,基于对角递归神经网络的控制系统控制精度高、稳定性好,可成为处理复杂工业过程,尤其是解决不确定和非线性领域问题的有效工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈新楚	福州大学电气工程与自动化学院	19	59	4.0	7.0
3	郑松	福州大学电气工程与自动化学院	21	78	4.0	8.0
5	宋怡霖	福州大学电气工程与自动化学院	4	8	2.0	2.0