【摘 要】
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由于气动伺服系统受非线性因素的影响,传统PID控制在解决高精度非线性控制问题时效果不理想。一种基于大脑情感学习控制器(Brain Emotion Learning Controller,BELC)的气动伺
【机 构】
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北京石油化工学院机械工程学院,北京化工大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51405023)
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由于气动伺服系统受非线性因素的影响,传统PID控制在解决高精度非线性控制问题时效果不理想。一种基于大脑情感学习控制器(Brain Emotion Learning Controller,BELC)的气动伺服系统压力控制方法被提出。首先,对气动伺服系统进行数学建模。然后,结合气动系统非线性和BELC控制特性进行算法改进,采用模糊控制对BELC权值学习率进行在线调节。最后,搭建实验平台分别对传统PID控制、BELC控制及改进的模糊BELC控制进行实验,结果表明:改进后模糊BELC算法有效提高了气动伺服系统的控
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