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时间：2019-05-09
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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
2、GA与神经控制1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。23图5-8-3神经控制器结构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仿真9图5-8-4仿真系统10图5-8-5控制过程11演示１例5-8倒立摆系统的神经控制自控12倒立摆系统的神经控制演示２13
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