首页 > 期刊 > 自动化仪表 > 通用模型模糊神经网络控制 【正文】
摘要:针对通用模型控制要求被控对象有显式解的局限性,提出一种基于模糊神经网络的通用模型控制方法。该方法是在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证了通用模型控制策略的可实现性。通用模型模糊神经网络控制与基于模糊逻辑的通用模型控制相比,其控制性能更好。仿真实验验证了该控制策略的有效性和鲁棒性。
关键词:非线性 通用模型控制 模糊神经网络 逆控制 一般模型控制
单位:华东理工大学信息科学与工程学院 上海200237
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
相关期刊
相关范文
统计源期刊
¥408.00