标题：一种基于双神经元自适应预估控制的静态解耦系统
作者：占磊1，2
作者单位：1 北京国电智深控制技术有限公司，北京 102209；2 北京市电站自动化工程技术研究中心，北京 102209
关键字：神经元；自适应控制；预估控制；解耦
摘要：当前在多变量系统的解耦控制的实际应用中，存在对象精确模型的依赖型问题，造成动态控制效果不够理想。大规模神经网络等技术控制算法过于复杂，在很多程度上影响了控制的可实现性和实时性。提出了一种基于双神经元自适应预估控制的静态解耦控制系统。详细阐述了所采用的基于神经元的自适应预估控制算法。使用一个神经元作为回路的自适应控制器。该自适应控制器使用三个与误差相关的输入变量，采用最速下降法修正网络权值。使用另一个神经元作为该回路的输出预估器，在被控对象结构可辨识得出的基础上，在预估器中使用分头延时连接（TDL）构造神经元输入信息，在线训练时采用最速下降法修正网络权值，使用训练后当前的网络权值计算预估输出。为提高预测精度，使用先前的信息对由神经元预估器得到的预估值进行了校正，为神经元自适应控制器提供所需的预估信息。对所提出的控制算法做了仿真研究。经仿真试验和现场运行试验，取得了满意的控制效果，充分表明了所提出的设计开发的控制器的实用性和有效性。