資料介紹
采用模糊神經網絡結構,提出一種復合式控制方案,以解決傳統自適應控制中模型
的在線辨識和控制器的在線設計問題,達到對不確定非線性系統的高精度輸出跟蹤控制;同時,利用一個魯棒反饋控制器,來保證模糊神經網絡模型學習初期閉環系統的穩定性。
并應用于電液位置伺服系統中,獲得滿意的控制效果。
關鍵詞:電液位置伺服系統,模糊神經網絡,魯棒控制
電液伺服系統是一種復雜的非線性系統,存在著許多不確定和非線性因素,如伺服閥零
偏滯環的限幅特性,伺服放大電路的非線性增益以及死區等非線性。這些非線性因素對系統都有很大影響。因而,采用線性化的系統模型往往難以取得令人滿意的控制效果。設計魯棒性強、具有良好控制性能,并能消除系統不確定性影響的控制器,仍然是人們十分關注的問題。本文提出了一種模糊神經網絡并行自學習魯棒跟蹤控制結構,并引入魯棒因子,用以消除不確定性對系統的影響,以及增強控制的實時性。
的在線辨識和控制器的在線設計問題,達到對不確定非線性系統的高精度輸出跟蹤控制;同時,利用一個魯棒反饋控制器,來保證模糊神經網絡模型學習初期閉環系統的穩定性。
并應用于電液位置伺服系統中,獲得滿意的控制效果。
關鍵詞:電液位置伺服系統,模糊神經網絡,魯棒控制
電液伺服系統是一種復雜的非線性系統,存在著許多不確定和非線性因素,如伺服閥零
偏滯環的限幅特性,伺服放大電路的非線性增益以及死區等非線性。這些非線性因素對系統都有很大影響。因而,采用線性化的系統模型往往難以取得令人滿意的控制效果。設計魯棒性強、具有良好控制性能,并能消除系統不確定性影響的控制器,仍然是人們十分關注的問題。本文提出了一種模糊神經網絡并行自學習魯棒跟蹤控制結構,并引入魯棒因子,用以消除不確定性對系統的影響,以及增強控制的實時性。
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