作　　者： ;

机构地区： 湖南大学电气与信息工程学院电气工程系

出　　处： 《控制与决策》 1997年第5期548-553,共6页

摘　　要： 提出一类基于GPFN(Gaussian Potential Function Networds)网络的自适应PID控制系统。该控制系统由两个GPFN网络组成,一个完成PID学习控制器,另一个完成未知被控对象模型的建立。为加快网络学习过程,提出了广义递归最小二乘(GRLS)学习算法,并推导了控制器网络所需的学习信号。仿真结果表明了该方法的有效性。 This paper presents a new adaptive controller based on Gaussian potential function networks (GPFN). The controller consists of a PID control network and model network. In order to speed up learning rate, genetal least squares approach for network learning is proposed. The Simulation results have shown that the new controller can be successfully applied in non-linear control system.

关 键 词： 高斯势函数网络 自适应控制 控制系统

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]