基于复合正交神经网络的广义通用模型自适应控制

在自适应逆控制中应用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,将复合正交神经网络与广义通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的广义通用模型自适应控制方法。该控制方法中的参考轨迹为一条典型的二阶曲线,控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。     

基于径向基函数网络的非线性通用模型控制

为了克服通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性,提出了一种基于神经网络的通用模型控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证通用模型控制策略的可实现性。其参考轨迹是一条典型的二阶曲线,由于径向基函数网络具有许多优点,该控制策略中的神经网络为径向基函数网络。该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。