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基于神经网络的分级控制模型如图所示。图中,d为受控装置的期望输出,u为装置的控制输入,y为装置的实际输出,u* 和 y*为由神经网络给出的装置计算输入与输出。该系统可视为由三部分组成。第一部分为一常规外反馈回路。反馈控制是以期望装置输出d与由传感器测量的实际装置输出y间的误差e为基础的,即以 e=(d-y)为基础的。通常,常规外反馈控制器为一比例微分控制器。第二部分是与神经网络Ⅰ连接的通道,该网络为一受控对象的动力学内模型,用于监控装置的输入u和输出y,且学习受控对象的动力学特性。当接收到装置的输入u时,经过训练,神经网络Ⅰ能够提供一个近似的装置输出 y* 。系统的第三部分是神经网络Ⅱ,它监控期望输出d和装置输入u。
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