模糊神经网络补偿的伺服系统二次型最优控制

徐春梅

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模糊神经网络补偿的伺服系统二次型最优控制

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针对伺服系统二次型最优控制存在的问题,提出了基于模糊神经网络补偿的二次型最优控制方法,该控制方法利用模糊神经网络的实时学习能力,能够及时补偿被控对象建模不准确、参数摄动和外界干扰等非线性因素对控制系统性能的影响,增强控制系统的自适应能力,有效提高控制系统的跟踪性能和抗干扰鲁棒性能。仿真试验结果验证了该控制方法的有效性。

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来源
《控制工程》 |2009年第3期|264-267|共4页
作者
徐春梅;
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作者单位

北京交通大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
二次型最优控制; 模糊神经网络; 补偿; 伺服系统;

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