資料介紹
基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模型參考自適應控制既具有神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應和自學習能力,又提高了控制的魯棒性和實時性,因此得到了廣泛應用并取得了不少研究成果。但由于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡控制器采用BP學習算法,存在著收斂速度慢,易陷入局部極小等問題,影響了該模型的進一步應用?;诖耍疚膶鹘y(tǒng)BP學習算法進行改進,并將此應用到模型參考自適應控制神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的設計中,和數(shù)字鎖相環(huán)控制組成復合控制,對感應加熱電源進行控制,仿真結(jié)果表明該算法是十分有效的。主要研究內(nèi)容如下:
?。?) 提出了改進的分層遞階BP(HBP)和改進的雙向權值調(diào)整兩種學習算法。HBP網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)被劃分為多個單獨的BP網(wǎng)絡,每個BP網(wǎng)絡分別用單獨的學習速率和誤差來訓練權值。通過應用HBP算法在非線性系統(tǒng)辨識中進行仿真,證明了該方法的有效性和可行性。改進的雙向權值調(diào)整學習算法是單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),將神經(jīng)網(wǎng)絡權值的調(diào)整分成兩個階段:正向階段調(diào)整隱含層到輸出層的權值,反向階段調(diào)整輸入層到隱含層的權值。這樣構(gòu)建的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)簡單,彌補了傳統(tǒng)BP算法的不足。
(2) 基于改進的HBP算法,提出了應用HBP算法訓練RBF網(wǎng)絡連接權的改進RBF神經(jīng)網(wǎng)絡,仿真結(jié)果表明該算法能有效提高了RBF網(wǎng)絡的性能和訓練速率。
?。?) 通過采用改進雙向權值調(diào)整學習的BP學習算法完成對被控對象的辨識,改進RBF神經(jīng)網(wǎng)絡訓練控制器參數(shù),學習速率自調(diào)整的BP算法訓練自適應濾波器,提出改進的神經(jīng)網(wǎng)絡模型參考自適應控制器。通過對該系統(tǒng)仿真,結(jié)果表明該控制方法是可行的和有效的。
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