计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2004年
7期
30-32,16
,共4页
自适应控制%神经网络%近似PID控制%共轭梯度算法
自適應控製%神經網絡%近似PID控製%共軛梯度算法
자괄응공제%신경망락%근사PID공제%공액제도산법
该文介绍了一种新型的神经网络自适应控制方式,它由基于多层BP网络的近似PID构成的神经网络控制器和基于带自反馈的Elman神经网络构成的模型辨识器共同组成.Elman网络是一种新型的动态递归神经网络,具有很好的逼近能力和性能;改进的自反馈网络具有更大的灵活性.为加快收敛速度,文中采用了共轭梯度算法,选择共轭方向作为最小化方向;在用于无人机涡喷发动机的不同状态的控制中被证实是非常有效的,具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点.
該文介紹瞭一種新型的神經網絡自適應控製方式,它由基于多層BP網絡的近似PID構成的神經網絡控製器和基于帶自反饋的Elman神經網絡構成的模型辨識器共同組成.Elman網絡是一種新型的動態遞歸神經網絡,具有很好的逼近能力和性能;改進的自反饋網絡具有更大的靈活性.為加快收斂速度,文中採用瞭共軛梯度算法,選擇共軛方嚮作為最小化方嚮;在用于無人機渦噴髮動機的不同狀態的控製中被證實是非常有效的,具有魯棒性好、響應速度快、穩態誤差小等優點.
해문개소료일충신형적신경망락자괄응공제방식,타유기우다층BP망락적근사PID구성적신경망락공제기화기우대자반궤적Elman신경망락구성적모형변식기공동조성.Elman망락시일충신형적동태체귀신경망락,구유흔호적핍근능력화성능;개진적자반궤망락구유경대적령활성.위가쾌수렴속도,문중채용료공액제도산법,선택공액방향작위최소화방향;재용우무인궤와분발동궤적불동상태적공제중피증실시비상유효적,구유로봉성호、향응속도쾌、은태오차소등우점.
