Use of MRAN Adaptive Neural Network for Control of a Flexible System

机译：使用MRAN自适应神经网络控制柔性系统

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Flexible systems are used in many industrial designs to reduce weight and power consumption. Undesirable frequencies are common and may interfere with control systems. In many aerospace flexible dynamic systems the interfering frequency shifts due to the nonlinearities and coupling within the system. The conventional approach in aerospace is to generate a large number of individual notch filters to protect the control systems. This requires a significant verification and validation activity, as well as a large storage capacity for the filter coefficients. In this paper an MRAN neural network system is used to control a multivariable linearized space structure. Growth and pruning ideas are reviewed and applied to the space structure model. Proportional integral (PI) and lead-lag update rules are compared to a typical update rule.

机译：柔性系统被用于许多工业设计中，以减轻重量和功耗。不良的频率很普遍，并且可能会干扰控制系统。在许多航空航天柔性动力系统中，由于系统内部的非线性和耦合，干扰频率会发生变化。航空航天中的常规方法是生成大量单独的陷波滤波器，以保护控制系统。这需要大量的验证和确认活动，以及较大的滤波器系数存储容量。在本文中，MRAN神经网络系统用于控制多元线性空间结构。成长和修剪的想法进行了审查，并应用于空间结构模型。将比例积分（PI）和超前滞后更新规则与典型更新规则进行比较。

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来源
《Conference on Independent Component Analyses, Wavelets, and Neural Networks Apr 22-25, 2003 Orlando, Florida, USA》|2003年|p.84-91|共8页
会议地点 Orland FL(US)
作者
Steven C. Rogers;
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作者单位

Institute for Scientific Research, Fairmont, WV, USA 26554;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词
neural networks; MRAN; radial basis functions; PI update rules; lead-lag update rules;

机译：神经网络; MRAN;径向基函数; PI更新规则;超前-滞后更新规则;

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