控制工程
控製工程
공제공정
CONTROL ENGINEERING OF CHINA
2014年
1期
111-115
,共5页
赵志诚%王元元%刘志远%张井岗
趙誌誠%王元元%劉誌遠%張井崗
조지성%왕원원%류지원%장정강
自构建%神经网络%灵敏度%内模控制
自構建%神經網絡%靈敏度%內模控製
자구건%신경망락%령민도%내모공제
self-constructing%neural network%sensitivity%internal model control
针对非线性过程,提出了一种基于自构建神经网络的内模控制方法(Intermal Model Control,IMC).采用自构建算法实现神经网络的结构学习和参数学习,在被控过程内部模型和控制器模型的辨识过程中,该网络能够根据给定的判定条件自动增加神经元节点,以满足辨识精度的要求;为了防止网络学习过拟合,基于灵敏度方法对神经网络隐层节点进行修剪删除;网络的参数学习采用梯度下降法.自构建算法可以有效地避免普通神经网络内模控制方案中网络结构难以确定的问题,仿真结果表明,该控制系统有良好的跟踪性、鲁棒性和抗干扰性.
針對非線性過程,提齣瞭一種基于自構建神經網絡的內模控製方法(Intermal Model Control,IMC).採用自構建算法實現神經網絡的結構學習和參數學習,在被控過程內部模型和控製器模型的辨識過程中,該網絡能夠根據給定的判定條件自動增加神經元節點,以滿足辨識精度的要求;為瞭防止網絡學習過擬閤,基于靈敏度方法對神經網絡隱層節點進行脩剪刪除;網絡的參數學習採用梯度下降法.自構建算法可以有效地避免普通神經網絡內模控製方案中網絡結構難以確定的問題,倣真結果錶明,該控製繫統有良好的跟蹤性、魯棒性和抗榦擾性.
침대비선성과정,제출료일충기우자구건신경망락적내모공제방법(Intermal Model Control,IMC).채용자구건산법실현신경망락적결구학습화삼수학습,재피공과정내부모형화공제기모형적변식과정중,해망락능구근거급정적판정조건자동증가신경원절점,이만족변식정도적요구;위료방지망락학습과의합,기우령민도방법대신경망락은층절점진행수전산제;망락적삼수학습채용제도하강법.자구건산법가이유효지피면보통신경망락내모공제방안중망락결구난이학정적문제,방진결과표명,해공제계통유량호적근종성、로봉성화항간우성.