【摘 要】
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本文是基于 CMAC神经网络分析和设计复杂控制系统的第二部分 ,提出了基于评价函数和CMAC预测器的控制器的设计方法 ,通过分析控制算法的收敛性和控制系统的稳定性 ,得出了控
【机 构】
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山东建筑工程学院自动化系!山东济南250014,上海交通大学自动化系!上海200030,上海交通大学自动化系!上海200030
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本文是基于 CMAC神经网络分析和设计复杂控制系统的第二部分 ,提出了基于评价函数和CMAC预测器的控制器的设计方法 ,通过分析控制算法的收敛性和控制系统的稳定性 ,得出了控制器参数的选取方法 .该方案适用于过程的输入输出数据是可测的 ,并且可用第一部分提出的方法得到对象的 CMA C预测器 .仿真实例证明该方案是正确和实用的
This article is based on CMAC neural network analysis and design of the second part of a complex control system, proposed based on the evaluation function and CMAC predictor controller design method, by analyzing the convergence of the control algorithm and control system stability, drawn Controller parameter selection method.The program is applicable to the process of the input and output data is measurable, and the CMA C predictor of the object can be obtained by the method proposed in the first part of the simulation example shows that the program is correct and practical
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