复合正交神经网络与CMAC在PID并行控制中的比较研究

摘要：

由于正交神经网络算法简单,学习收敛速度快,具有线性、非线性逼近精度高等优异特性,取得了较好的应用效果,但在动态建模与实时控制问题上研究较少.为此,本文提出复合正交神经网络(CONN)与PID并行控制算法,并对小脑模型(CMAC)与PID并行控制作一比较研究.仿真结果表明,当方波(阶跃)输入与正弦输入时CONN实现的前馈控制效果比小脑模型实现的前馈控制效果更好,响应速度更快,这充分地体现了复合正交神经网络的特点,即输出误差小、实时性好、鲁棒性强.

关键词：复合正交神经网络(CONN)、CMAC、PID、并行控制

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：浙江省自然科学基金 M603070

在线出版日期：2005-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：153-154