针对纯滞后系统神经网络Dahlin控制的研究

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针对传统的基于Dahlin算法的控制器在大惯性、纯滞后、时变性、非线性对象的控制效果不佳,甚至发生不稳定现象的弱点,提出了以CMAC神经网络与Dahlin算法相结合的控制方法。以CMAC神经网络作为一个前馈控制器,实现时滞系统的自适应稳定控制。仿真实验表明,这种复合控制方法保留了Dahlin算法与CMAC神经网络的各自特长,同时具备学习速度快、适应能力强的优点,具有良好的稳定性和控制效果。
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