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基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的混合輸入機構(gòu)自適應控制
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of Hybrid Machine Based on RBF Neural Network
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    摘要:

    提出一種伺服電動機對常速電動機運動進行閉環(huán)跟蹤的控制策略,控制伺服電動機的運動,以實現(xiàn)對常速電動機速度波動的補償。由于系統(tǒng)精確模型難以獲得,設計了基于名義模型的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡自適應控制器,進行混合輸入機構(gòu)軌跡的跟蹤,應用徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡對系統(tǒng)中摩擦、外部擾動和動力耦合等不確定因素的和進行逼近,網(wǎng)絡輸出權值由自適應算法學習確定,并對該控制器進行穩(wěn)定性分析。仿真結(jié)果表明,所設計的控制器穩(wěn)定有效, 具有較強的魯棒性。

    Abstract:

    The precision of trajectory tracking of hybrid machine was debased because of velocity fluctuation in constant velocity motor and uncertainties in the system. The strategy for control servo motor grounded on tracking the motion was proposed, to compensate the velocity fluctuation of constant velocity motor. Considering the uncertainties of the system, an adaptive sliding mode controller based on RBF neural network was designed for trajectory tracking of hybrid machine. The sum of uncertainties of the system was compensated by control gain with RBF neural network, and the output weight of in network was adjusted by adaptive algorithm. The simulation result indicated the robustness and effectiveness of the controller.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李仁軍,劉宏昭,原大寧.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的混合輸入機構(gòu)自適應控制[J].農(nóng)業(yè)機械學報,2010,41(4):204-208. of Hybrid Machine Based on RBF Neural Network[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2010,41(4):204-208.

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