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模型控制器被引量:72
1994年
本文考虑不依赖于系统的数学模型设计系统的控制律的问题.我们称这种控制律的模型控制器.分析了设计模型控制器的必要性和可能性,给出了实际设计的途径和计算机仿真结果,指出了这种控制器具有良好的输出跟踪性质和自适应性.
韩志刚
关键词:数学模型控制器非线性系统控制律
MISO全格式模型控制器基于系统误差的参数自整定方法
本发明公开了一种MISO全格式模型控制器基于系统误差的参数自整定方法,利用系统误差集作为BP神经网络的输入,BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等MISO全格式模型控制器待整定参数,采用MISO...
卢建刚李雪园
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SISO紧格式模型控制器基于集成学习的参数自整定方法
本发明公开了一种SISO紧格式模型控制器基于集成学习的参数自整定方法,所述集成学习算法包含PSO算法、BP神经网络以及循环神经网络三种个体算法。以系统误差作为集成学习算法的输入,首先进行三种个体算法对SISO紧格式模...
卢建刚杨晔陈晨陈金水王文海
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SISO紧格式模型控制器基于PSO-LSTM协同算法的参数自整定方法
本发明公开了一种SISO紧格式模型控制器基于PSO‑LSTM协同算法的参数自整定方法,首先利用PSO算法优化LSTM初始权系数矩阵,然后利用系统误差数据集作为LSTM神经网络的输入,LSTM神经网络进行前向计算并通过输...
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SISO紧格式模型控制器基于LSTM神经网络的参数自整定方法
本发明公开了一种SISO紧格式模型控制器基于LSTM神经网络的参数自整定方法,利用系统误差数据集作为LSTM神经网络的输入,LSTM神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等SISO紧格式模型控制器待整...
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SISO紧格式模型控制器基于Attention机制循环神经网络的参数自整定方法
本发明公开了一种SISO紧格式模型控制器基于Attention机制循环神经网络的参数自整定方法,首先利用Attention机制对原始输入集合作重要信息筛选并计算生成循环神经网络的输入,循环神经网络进行前向计算输出SIS...
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SISO全格式模型控制器基于系统误差的参数自整定方法
本发明公开了一种SISO全格式模型控制器基于系统误差的参数自整定方法,利用系统误差及其函数组作为BP神经网络的输入,BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等SISO全格式模型控制器待整定参数,采用...
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MIMO全格式模型控制器基于系统误差的参数自整定方法
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