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Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery
2010,41
(4)
204-208
基于RBF神经网络的混合输入机构自适应控制
作 者：
李仁军;刘宏昭;原大宁
单 位：
安徽工程科技学院机械工程系;西安理工大学机械与精密仪器工程学院
关键词：
混合输入机构;径向基函数神经网络;自适应控制;轨迹跟踪
摘 要：
提出一种伺服电动机对常速电动机运动进行闭环跟踪的控制策略,控制伺服电动机的运动,以实现对常速电动机速度波动的补偿。由于系统精确模型难以获得,设计了基于名义模型的径向基函数网络自适应控制器,进行混合输入机构轨迹的跟踪,应用径向基函数(RBF)神经网络对系统中摩擦、外部扰动和动力耦合等不确定因素的和进行逼近,网络输出权值由自适应算法学习确定,并对该控制器进行稳定性分析。仿真结果表明,所设计的控制器稳定有效,具有较强的鲁棒性。
译 名：
Adaptive Control of Hybrid Machine Based on RBF Neural Network
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