基于免疫遗传算法的超声电机模糊神经网络控制

乔维德

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基于免疫遗传算法的超声电机模糊神经网络控制

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针对超声电机参数的时变性、系统内在的非线性和系统的强耦合性等特点,提出基于免疫遗传算法的超声电机模糊神经网络速度控制策略.实验结果表明,与传统模糊神经网络速度控制相比,采用该方法的系统能较好地实现设定的超声电机速度参考模型的自适应跟踪,响应速度脉动小,具有控制灵活、适应性强、控制精度高、鲁棒性强等优点.

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来源
《厦门理工学院学报》 |2009年第2期|30-34|共5页
作者
乔维德;
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作者单位

常州市广播电视大学,江苏,常州,213001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类感应电机;
关键词
免疫遗传算法; 超声电机; 模糊神经网络; 速度控制;

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