技术特征：
技术总结
本发明公开了一种SISO偏格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法，利用偏导信息作为BP神经网络的输入，BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等控制器待整定参数，采用控制器的控制算法计算得到针对被控对象的控制输入，计算控制输入分别针对各个待整定参数的梯度信息，以系统误差函数的值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合梯度信息，进行系统误差反向传播计算，在线实时更新BP神经网络的隐含层权系数、输出层权系数，将所述梯度信息存为偏导信息并作为后一时刻BP神经网络的输入。本发明提出的SISO偏格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法，能有效克服控制器参数的整定难题，实现良好的控制效果。
技术研发人员：卢建刚;李雪园
受保护的技术使用者：浙江大学
技术研发日：2017.11.06
技术公布日：2018.04.20