基于RBF神经网络的变采样周期时延补偿策略

作     者：时维国 卢小永 邵诚 SHI Wei-guo;LU Xiao-yong;SHAO Cheng

作者机构：大连交通大学电气信息学院辽宁大连116028 大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024 

基　　金：辽宁省教育厅计划项目(L2012160) 

出 版 物：《微电子学与计算机》 (Microelectronics & Computer)

年 卷 期：2017年第34卷第2期

页      码：48-52,57页

摘      要：针对时延的时变性和不确定性,提出了一种新的变采样周期时延补偿策略.首先采用具有最佳逼近和全局最优性能的RBF神经网络对时延进行预测,然后将预测的时延值作为采样周期建立变采样周期网络控制系统模型,再利用最优控制和极点配置相结合的方法设计控制器,能有效减少计算量,以及提高系统的控制精度和实时性.仿真结果表明该方法具有良好的时延补偿效果.

主 题 词：网络控制系统 RBF狐神经网络 变采样周期 时延补偿 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2017.02.011

馆 藏 号：203216010...