神经网络内模控制

用RBF神经网络构造内部模型，并求得逆模型，整个闭环过程能良好的控制跟踪

%load trule
%clc;clear all;
load inv_NET
global percent1 percent2
global r

percent1=0.15;
percent2=-0.05;

n=24;ff=13;landa=30001.1;alfa=2.317;    %操作条件
UA=9803*3.6;
Ps=0.1013;
F=100;
%Zf=0.5;
flag=1;

beta=0.75;
options=odeset（‘RelTol‘1e-6‘AbsTol‘1e-9）;
X0=[0.89135	0.87175	0.84764	0.81825	0.78294	0.74141	0.69391	0.64145	0.58582	0.52937	0.47458	0.42354	0.37765	0.3323	0.28676	0.2429	0.20245	0.16661	0.13599	0.11057	0.08992	0.073403	0.060311	0.049978 0.5 0.3195];

[tX2]=ode15s（‘m_dync2a‘0:0.01:8.02X0options）;%step change

Xt=X2（:1）;%save the change data of the top level of ITCDIC
Xb=X2（:n）;%save the change data of the bottom level of ITCDIC
        
%figure（1）
%plot（tXt）;
%figure（2）
%plot（tXb‘r‘）;


 for k=150:1:length（X2）
 X2（kn+2）=0.3195*（1+percent2）;
 end

 Pr=X2（:n+2）;

for k=150:1:length（X2）
X2（kn+1）=0.5*（1+percent1）;
end

q=X2（:n+1）;
figure（11）
plot（tPr‘g‘tq‘k‘）;

Y0（1）=alfa*X0（1）/（（alfa-1）*X0（1）+1）;
output（:1）=[

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       3665  2011-06-12 00:38  NNimc程序\invNN_esti.m

     文件       3272  2011-06-12 00:48  NNimc程序\inv_NET.mat

     文件        134  2011-06-01 19:00  NNimc程序\main_nnimc.m

     文件        969  2011-06-01 17:19  NNimc程序\m_dync2a.m

     文件      13198  2011-06-15 13:58  NNimc程序\NET.mat

     文件       3118  2011-06-12 01:19  NNimc程序\nnctrler.asv

     文件       3118  2011-06-12 01:21  NNimc程序\nnctrler.m

     文件       3177  2011-06-12 01:04  NNimc程序\NNesti.m

     文件       3552  2011-06-02 00:27  NNimc程序\nnimcsimu.m

     文件       1225  2011-06-12 00:33  NNimc程序\NNsim.m

     文件       1017  2011-06-12 00:47  NNimc程序\NNsiminv.m

     文件       1571  2011-06-12 01:02  NNimc程序\nnsysid.m

     文件       1344  2011-05-31 16:31  NNimc程序\tcd_dcy2.m

     文件       1061  2011-06-01 17:26  NNimc程序\tmodel.m

     目录          0  2012-01-05 22:13  NNimc程序

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