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基于神经网络的离散变结构控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
系统研究了基于神经网络的离散变结构控制系统设计方法,提出了几种具体设计方案.神经网络的引入可以使滑模(变结构)控制具备学习与自适应能力,使控制信号得以柔化,从而能够减轻或避免困扰常规滑模控制器的抖振现象,改善控制效果. 相似文献
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针对陀螺效应明显的磁轴承-转子系统转速变化引起的模型变化而带来的控制问题,提出基于LMI的鲁棒增益调度方法设计控制器.通过建立系统依转速变化的LPV模型,设计了鲁棒增益调度控制器,使转子在全转速范围内保证了鲁棒稳定性和性能.为降低控制器设计的保守性,可缩小转速区间设计控制器使控制性能得到提高.与基于LTI模型设计的鲁棒... 相似文献
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提出了一种基于扰动观测器的弹丸协调臂电液伺服系统自适应滑模控制方法.设计干扰观测器在线观测系统扰动大小并进行补偿,从而有效降低切换增益;设计自适应律不断调整系统参数以适应对象变化,并采用一种映射自适应算法保证估计参数有界;为了加快趋近速率,设计了基于指数趋近律的滑模控制方法,保证在大阶跃情况下系统仍然能以较大的速度趋近... 相似文献
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为解决智能控制中电液伺服系统的非线性和不确定性等缺陷,将神经网络控制技术和常规PID控制技术结合起来,分别进行了神经网络辨识器设计和神经网络控制器设计,利用神经网络在线辨识能力有效解决单神经元PID控制参数的调节问题,从而提出了一种基于神经网络的电液伺服系统智能控制方法.通过构建实验系统检验智能控制器的工作情况,实验结果表明该智能控制方法能够改善系统的动态特性,减小系统的稳态误差,具有较好的自适应性和鲁棒性,控制效果良好. 相似文献
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CAMC神经网络在电动伺服机构摩擦补偿中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
以三轴电动仿真转台外环位置伺服系统的摩擦补偿为研究对象,分析了伺服机构的摩擦特性及影响,提出一种新的基于CMAC神经网络进行摩擦补偿的控制器设计方案,并给出了控制器设计中具体的结构和算法。实验结果说明该方案有效保证了系统的稳定性和跟踪精度并且具有较强的自适应能力和鲁棒性。 相似文献
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