基于神经网络的反馈线性化非对称系统
针对对称阀控非对称缸电液伺服系统的非线性,为了提高系统的控制精度,在分析该系统的固有特性的基础上提出了反馈线性化控制策略,分析了反馈线性化系统的稳定性,并采用神经网自适应补偿控制对不确定参数进行补偿,最后选择合理参数进行仿真实验。实验表明:基于神经网络技术的反馈线性化阀控非对称系统不但稳定性好、控制精度高,而且系统的跟踪性能优越,适用于实时控制的场合。
基于小脑模型神经网络的对称阀控非对称缸复合控制方法
针对对称阀控非对称缸系统的不对称性和非线性,为了提高系统控制精度,分析了该系统的工作特性,提出了基于小脑模型神经网络(CMAC)的控制策略,设计了CMAC复合控制器;为验证CMAC复合控制器的有效性,进行了实验研究,并与普通的PID控制器进行比较.实验表明,基于CMAC的复合控制方法无须精确获取系统数学模型和负载状态,适合于对称阀控非对称缸系统的实时控制.
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