混合神经解耦极点配置控制器及其应用.doc

混合神经解耦极点配置控制器及其应用 本文提出了一种混合神经解耦极点配置控制器及其应用，旨在解决非线性多变量系统的控制问题。该控制器将循环动态神经网络整合到极点配置中，使用修正后的 Elman 网络来获得所要控制对象的动态模型。在线执行相位学习使用了一个缩短的逆传播算法，模拟一个普通非线性状态空间系统时，神经模型的每一次步进，被线性化而产生一个离散线性时变状态空间模型。神经模型一旦线性化，就可以应用一些良好的已建的标准控制策略。 该控制器的设计被看成是首要的，其与网络的在线学习结合得到了一种自调整适应的控制方案。实验室三箱系统收集的试验结果证实了所提方法的生存力和效果。 本文的主要贡献在于提出了一种混合神经解耦极点配置控制器，使用修正后的 Elman 网络来获得所要控制对象的动态模型，并使用在线执行相位学习来获得一个离散线性时变状态空间模型。该控制器可以应用于非线性多变量系统的控制问题，具有良好的自适应能力和鲁棒性。 在混合神经解耦极点配置控制器的设计中，使用了循环动态神经网络来获得所要控制对象的动态模型，并使用在线执行相位学习来获得一个离散线性时变状态空间模型。该控制器的设计被看成是首要的，其与网络的在线学习结合得到了一种自调整适应的控制方案。 本文的结果表明，混合神经解耦极点配置控制器可以有效地解决非线性多变量系统的控制问题，具有良好的自适应能力和鲁棒性。该控制器可以应用于各类非线性系统的控制问题，例如机器人控制、过程控制、交通控制等。 在未来，混合神经解耦极点配置控制器的研究方向将会是多变量系统的控制问题、鲁棒性分析、自适应控制等。同时，也将会继续深入研究混合神经解耦极点配置控制器在实际应用中的效果和可靠性。 本文提出了一种混合神经解耦极点配置控制器及其应用，旨在解决非线性多变量系统的控制问题，该控制器具有良好的自适应能力和鲁棒性，可以应用于各类非线性系统的控制问题。