典型文献
基于深度神经网络的HL-2A等离子体水平位移研究
文献摘要：
基于门控循环单元(GRU)的神经网络,构建预测模型的网络拓扑结构,训练和测试了HL-2A装置等离子体水平位移系统响应模型.测试结果显示了该模型对43％的样本数据的拟合度超过80％.把该网络模型作为被控对象,使用基于径向基函数(RBF)神经网络的模型参考自适应控制(MRAC)算法,设计了一个HL-2A等离子体水平位移的MRAC系统.仿真结果显示,该控制系统的输出响应能快速地跟踪各种输入参考信号,控制器能够较好地控制等离子体的水平位移并具有强的抗扰动能力.
文献关键词：
HL-2A装置;等离子体水平位移控制;位移响应模型;门控循环单元;模型参考自适应控制
中图分类号：
作者姓名：
付贤飞;杨斌;王世庆
作者机构：
核工业西南物理研究院,成都 610041;成都理工大学工程技术学院,乐山 614000
文献出处：
引用格式：
[1]付贤飞;杨斌;王世庆-.基于深度神经网络的HL-2A等离子体水平位移研究)[J].核聚变与等离子体物理,2022(02):264-270
A类：
等离子体水平位移控制,位移响应模型
B类：
深度神经网络,HL,2A,门控循环单元,GRU,网络拓扑结构,系统响应,拟合度,被控对象,径向基函数,RBF,模型参考自适应控制,MRAC,参考信号,抗扰动能力
AB值：
0.202807
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