太原科技大学学报

2018, v.39;No.168(04) 255-262

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Archive) | 高级检索(Advanced Search)

基于自构建小波神经网络的内模控制
Internal Model Control Based on Self-constructing Wavelet Neural Network

赵彬宏,王建鹏,王元元

摘要(Abstract):

针对非线性被控过程,提出了一种自构建小波神经网络内模控制方法,自构建神经网络算法包括结构学习和参数学习。结构学习过程中,采用相似性度量法来确定是否需要增加新的小波基以满足辨识需求,根据小波基对网络输出的影响程度判断是否需要删除该小波基,参数学习采用自适应调节步长的梯度下降法以提高学习速率。将该神经网络与内模控制相结合,使得辨识被控过程内部模型和控制器模型的神经网络能够动态决定小波基的个数,进而改善了控制系统的动态性能和鲁棒性,仿真结果表明了所提方法的有效性。

关键词(KeyWords): 自构建;小波神经网络;相似性度量;梯度下降法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 山西省重点研发计划(201703D111027)

作者(Author): 赵彬宏,王建鹏,王元元

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享