原子能科学技术
原子能科學技術
원자능과학기술
ATOMIC ENERGY SCIENCE AND TECHNOLOGY
2011年
3期
374-378
,共5页
ECRH负高压脉冲电源%神经网络%逆模型%自适应%控制
ECRH負高壓脈遲電源%神經網絡%逆模型%自適應%控製
ECRH부고압맥충전원%신경망락%역모형%자괄응%공제
为解决因四极管造成系统非线性和敏感性而导致ECRH系统中负高压脉冲电源控制效果不够理想的问题,利用CMAC神经网络设计了直接逆模型控制系统,并对CMAC跟踪动态给定的情况进行了仿真实验.结果表明,该学习控制策略改善了ECRH负高压脉冲电源的控制效果,具有较强的自学习和自适应能力且易于实现.
為解決因四極管造成繫統非線性和敏感性而導緻ECRH繫統中負高壓脈遲電源控製效果不夠理想的問題,利用CMAC神經網絡設計瞭直接逆模型控製繫統,併對CMAC跟蹤動態給定的情況進行瞭倣真實驗.結果錶明,該學習控製策略改善瞭ECRH負高壓脈遲電源的控製效果,具有較彊的自學習和自適應能力且易于實現.
위해결인사겁관조성계통비선성화민감성이도치ECRH계통중부고압맥충전원공제효과불구이상적문제,이용CMAC신경망락설계료직접역모형공제계통,병대CMAC근종동태급정적정황진행료방진실험.결과표명,해학습공제책략개선료ECRH부고압맥충전원적공제효과,구유교강적자학습화자괄응능력차역우실현.
