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基于RBF网络的滑模变结构控制在无刷直流电机伺服系统中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
安树 《军械工程学院学报》2010,22(2):61-64
无刷直流电动机的参数强耦合、高度非线性特性增加了对其速度控制的难度,针对这一特点,设计了一种神经网络滑模变结构速度控制器。将无刷直流电机速度伺服系统分成名义模型和不确定模型,采用状态反馈方法对名义模型进行控制,以RBF神经网络为滑模动态补偿器对不确定系统进行控制。该方法不仪具有变结构控制的抗参数摄动、抗干扰以及速度快等优点,神经网络控制的加入还有效地减弱了单纯滑模变结构控制所带来的“抖振”现象。Matlab仿真结果表明,该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。 相似文献
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针对目前雷达模拟器不能满足雷达组网系统调试与模拟测试需求的问题,在分析雷达组网系统测试信息源功能需求的基础上,采用纯软件的实现方法,从体系结构、功能模块和信息流3个方面对系统进行了详细的设计,讨论分析了具体技术实现中的几个关键问题,给出了具体的仿真实例。系统测试结果验证了设计的合理性,该设计满足了雷达组网系统测试对目标和雷达控制灵活性等多方面的需求。 相似文献
933.
比照测试柴油机负荷特性方法对某型废气涡轮增压柴油机进行了全工况热平衡台架试验,并以柴油机各稳定工况点台架试验的转速、加油尺杆位移、排气温度及相应输出扭矩的测试数据为训练、测试样本,通过BP神经网络的反复学习,得到了精度较高且泛化能力较强的柴油机动态输出扭矩预测模型。 相似文献
934.
在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。 相似文献
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