不确定多变量运动控制系统的PID型神经网络非线性自适应控制

混合局部递归神经网络用于创建不确定的多变量单输入/多输出系统的比例积分微分(PID)样的神经网络非线性自适应控制器。 它由一个在隐藏层中具有不超过三个神经节点的神经网络组成,并且在一个隐藏层中分别包含一个激活反馈和一个输出反馈。 这种特殊的结构使神经网络控制器的外部功能能够根据需要成为P,PI,PD或PID控制器。 选择直接测量的输出与系统的期望值之间的闭环误差作为控制器的输入。 只需要确定一组初始权重值即可稳定地运行受控闭环系统。 所提出的控制器可以基于稳定的学习速率,根据建模不确定性和外部干扰等系统不确定因素引起的误差,在线更新神经网络的权重。 使用具有符号而不是梯度的弹性反向传播算法来更