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基于改进的CMAC的电动加载系统复合控制
电动加载系统 多余力矩 PID控制
2009/4/15
由于电动加载系统的非线性和时变性，特别是在运动干扰下传统的前馈控制方法很难得到满意的控制效果。针对电动加载系统的非线性及多余力矩强扰动的特点，依据神经网络的非线性逼近和自学习特性，提出了基于改进小脑模型关联控制器(CMAC)的复合控制策略，结合改进的CMAC与PID实现复合控制，由CMAC实现前馈控制，PID控制实现反馈控制，既保证了快速实时，又进一步减小了多余力矩干扰。改进的CMAC利用存储单元...
针对高精度伺服系统中存在的非线性和各种不确定性因素,提出了基于小脑模型神经网络的复合控制方法,控制器由前馈控制器、比例微分控制器(PD)和小脑模型神经网络控制器(CMAC)构成,该方法在传统的PD+前馈控制方法上加入了CMAC神经网络算法的快速学习,精确逼近的优点,既保证了快速实时跟踪,又进一步提高了跟踪精度。实验结果证明,用CMAC控制方法后系统的跟踪精度比PD＋前馈控制方法提高近一个数量级,同...