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工业电子中的多指标控制器自设计方法及其应用
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上传时间: 2020-10-22
详细说明：在解决未知对象的控制器设计问题上，已有研究人员采用神经网络技术，根据环境的变化而设计控制器，如Hoskins[1]等的大时滞化工系统最优控制器，ASADA M[2]等的机器人射门控制系统，LIN C J 和CARPENTER G A[6-7]的模糊神经网络控制器自学习方法等。
然而，传统神经网络再励学习方法多采用预先确定结构的BP网络进行在线学习，且学习一般针对单个目标而进行，对具有多性能指标的系统则不能兼顾各方面性能。
1 多指标控制器自设计方法
本文提出的基于神经网络的未知对象控制器自设计方法原理如图1所示，算法首先根据被控对象的输出评估各项性能指标值，以此性能指标值作为进化算法的
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