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文档简介
1,神经网络作辨识器与控制器，广用的是BP网络。 不足之处： 收敛速度慢、不可避免的存在局部极小、动态特性不够理想，对时变动态系统，学习精度受一定的限制。 GA用于神经辨识器与控制器的训练，即用GA优化网络权系，其特点： （1）控制器（辨识器）具有神经网络的广泛影射能力。 （2）GA的全局、并行寻优，及增强式学习能力。 从而具备二者的优点，提高控制系统的性能，对非线性、时变、滞后等被控对象，在控制精度、鲁棒性和动态特性方面，都可得到改善。 神经辨识器与控制器的GA优化步骤： 与节5-7所述神经网络GA优化步骤相同。,5-8 GA与神经控制,2,例5-7-1 倒立摆系统的神经控制,倒立摆系统是一非线性、不稳定的典型被控对象，已有许多控制策略和研究成果。 本例为由神经网络控制器实现对倒立摆的控制，且网络的权系用GA进行优化，控制结构见图5-7-1。,3,4,图5-8-3 神经控制器结构,5,图5-8-3 神经控制器结构,6,图5-8-3 神经控制器结构,7,图5-8-3 神经控制器结构,8,图5-8-3 神经控制器结构,9,仿真,10,图5-8-4 仿真系统,11,图5-8-5 控制过程,12,演示,例5-8 倒立摆系
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