时滞系统的模糊神经网络补偿控制

作     者：潘海鹏 吕勇松 

作者机构：浙江理工大学自动化研究所浙江杭州310018 

基　　金：国家"863"高技术研究发展计划资助项目(2009AA04Z139) 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2010年第44卷第7期

页      码：1343-1347页

摘      要：针对传统的模糊神经网络(FNN)在线控制方法用于控制时滞对象时存在调节时间较长的问题,分析产生这一现象的原因,对传统的模糊神经网络在线控制进行改进,给出一种新的确定补偿量的方法.基于递推最小二乘(RLS)法在线辨识对象模型,通过时滞对象模型预测对象输出的变化,利用补偿方法得到控制量的补偿量.设计二维输入的带补偿的模糊神经网络控制器,进行实验与仿真研究.仿真结果表明,该补偿方法调节时间短,控制精度高,比传统的模糊神经网络的控制效果明显.

主 题 词：时滞系统 模糊神经网络(FNN) 最小二乘法 补偿 预测 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 071102[071102] 081103[081103] 

核心收录：

D　O　I：10.3785/j.issn.1008-973X.2010.07.020

馆 藏 号：203250295...