摘要：本發(fā)明公開了一種電子節(jié)氣門的自學習逆模型控制方法，該控制器的組成結(jié)構包括2個部分：1)采用一個徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡作為辨識器，建立電子節(jié)氣門的非線性模型；2)采用另外一個RBF神經(jīng)網(wǎng)絡作為逆模型控制器，得到合適的控制量。這里的2個RBF神經(jīng)網(wǎng)絡采取了一種自學習策略，包括離線學習和在線學習兩個環(huán)節(jié)：離線學習中，2個RBF神經(jīng)網(wǎng)絡根據(jù)現(xiàn)場樣本數(shù)據(jù)，調(diào)整優(yōu)化網(wǎng)絡權值參數(shù)；離線學習完成后，再采用一種在線學習算法調(diào)整優(yōu)化這兩個RBF神經(jīng)網(wǎng)絡權值參數(shù)，控制性能達到要求。本發(fā)明能克服電子節(jié)氣門控制中的非線性、時變等難題，提高控制的效果和性能。
- 專利類型發(fā)明專利
- 申請人湖南大學;
- 發(fā)明人王耀南;袁小芳;張輝;吳亮紅;
- 地址410082 湖南省長沙市岳麓區(qū)岳麓山麓山南路2號
- 申請?zhí)?/b>CN200910044150.1
- 申請時間2009年08月18日
- 申請公布號CN101630144B
- 申請公布時間2010年12月08日
- 分類號G05B13/02(2006.01)I;F02D41/00(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;
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