基于神经网络的HSIC改进算法分析与仿真

被引：2

作者：

郭学军 ^{[1
]}

刘叔军 ^{[1
]}

张南纶 ^{[2
]}

机构：

[1] 南阳理工学院

[2] 武汉理工大学

来源：

计算机仿真 | 2009年 / 26卷 / 08期

关键词：

仿人智能控制; 神经网络; 相平面分区; 开闭环控制;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

为提高控制系统的稳定性和优化控制性能,在对相平面e-e.分析的基础上,提出了一种仿人智能控制(HSIC)特征模型的改进算法,将系统动态过程划分为若干运行模式,间接地与系统性能指标建立了相互联系。控制结构上采用开闭环(开环为主导的闭环控制),且控制模态简单。同时,将神经网络逆模型与HSIC相结合提出了一种新的智能控制器(神经网络复合HSIC控制器),将神经网络的参数自学习,自适应特性与HSIC控制相结合,降低了系统逆模型对原系统精确数学模型的依赖。仿真结果证明了设计方法的有效性。

引用

页码：167 / 172

页数：6

共 8 条

[1]

神经网络相平面分区控制器研究与仿真 [J].