基于神经网络的迟滞非线性补偿控制
来源期刊：控制工程2010年第4期
论文作者：赵新龙 董建萍
文章页码：475 - 477
关键词：迟滞;神经网络;反馈误差学习控制;补偿;
摘 要：提出了一种基于神经网络的迟滞非线性的补偿方法。首先构造一个Duhem逆算子来描述迟滞逆状态。然后利用神经网络来逼近此状态和输出之间的关系来得到神经网络迟滞逆模型,神经网络权值采用反馈误差学习方法来进行在线调整。系统的前馈控制器和反馈控制器分别为逆模型和PID控制器。该方法不需要建立迟滞的正模型,能够在线构造逆模型来实现迟滞补偿。最后通过仿真验证了该方法的有效性。
赵新龙1，董建萍2
1. 浙江理工大学自动化研究所2. 上海师范大学信息与机电工程学院
摘 要：提出了一种基于神经网络的迟滞非线性的补偿方法。首先构造一个Duhem逆算子来描述迟滞逆状态。然后利用神经网络来逼近此状态和输出之间的关系来得到神经网络迟滞逆模型,神经网络权值采用反馈误差学习方法来进行在线调整。系统的前馈控制器和反馈控制器分别为逆模型和PID控制器。该方法不需要建立迟滞的正模型,能够在线构造逆模型来实现迟滞补偿。最后通过仿真验证了该方法的有效性。
关键词：迟滞;神经网络;反馈误差学习控制;补偿;
