基于大脑情感学习的转台逆模型补偿控制

甄子洋; 王道波; 王志胜; 黄国勇

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基于大脑情感学习的转台逆模型补偿控制

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针对传统控制方法难以克服飞行仿真转台伺服系统中存在的摩擦等非线性干扰力矩问题,提出了一种基于大脑情感学习(brain emotional learning,BEL)模型的转台伺服系统复合控制方法.在传统PI反馈控制器的基础上,设计了基于BEL模型的同结构系统逆模型辨识器和前馈补偿控制器.通过在线辨识系统逆模型来学习BEL模型的节点权值.理想转台模型的数值仿真和实际转台伺服系统的实验结果都表明:BEL模型学习能力强,能满足实时控制要求,基于BEL模型的复合控制策略能有效抑制摩擦力矩的影响,提高转台系统的跟踪性能.

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来源
《应用科学学报》 |2009年第3期|326-330|共5页
作者
甄子洋; 王道波; 王志胜; 黄国勇;
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作者单位

南京航空航天大学自动化学院;

南京;

210016;

南京航空航天大学自动化学院;

南京;

210016;

南京航空航天大学自动化学院;

南京;

210016;

南京航空航天大学自动化学院;

南京;

210016;

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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
飞行仿真转台; 大脑情感学习; 系统辨识; 补偿控制;

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