Two neural networks are used to control adaptively a vibration and
noise-producing plant. The first neural network, the emulator, models the
complex, nonlinear output of the plant with respect to certain controls
and stimuli applied to the plant. The second neural network, the
controller, calculates a control signal which affects the vibration and
noise producing characteristics of the plant. By using the emulator model
to calculate the nonlinear plant gradient, the controller matrix
coefficients can be adapted by backpropagation of the plant gradient to
produce a control signal which results in the minimum vibration and noise
possible, given the current operating characteristics of the plant.
Zwei neurale Netze werden benutzt, um eine Erschütterung anpassungsfähig zu steuern und Geräusch-Produzieren Betrieb. Das erste neurale Netz, der Nacheiferer, Modelle der komplizierte, nichtlineare Ausgang des Betriebes in Bezug auf bestimmte Kontrollen und die Anregungen trafen auf den Betrieb zu. Das zweite neurale Netz, der Steuerpult, errechnet ein Steuersignal, das die Erschütterung und die Geräusche beeinflußt, Eigenschaften des Betriebes produzierend. Indem man das Nacheiferermodell verwendet, um die nichtlineare Betriebssteigung zu errechnen, können die Steuerpultmatrixkoeffizienten durch das backpropagation der Betriebssteigung angepaßt werden, um ein Steuersignal zu produzieren, das die minimale Erschütterung und die Geräusche ergibt, die möglich sind, die gegenwärtigen Betriebsmerkmale des Betriebes gegeben.
