基于Davidon算法的神经元自适应控制器

摘要

通常的神经网络逆元自适应控制器存在两个缺陷,一是训练算法收敛过慢;二是无法控制非最小相位系统,因而限制了其使用范围.利用Davidon最小二乘法训练多层前馈网络,用于逼近被控对象的逆模型,并利用构造伪系统的方法,构成一种对非最小相位系统仍然有效的神经网络逆元自适应控制器.仿真结果表明了该方法的有效性.