【摘 要】
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针对农用机器人转向系统状态和控制具有复杂、时滞和增益时变的特性,将Adaline神经网络（ANN）与内模控制相结合,提出一种在线调整时滞时间和控制增益的自适应控制方法。建立基于
【机 构】
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安徽农业大学信息与计算机学院,合肥工业大学计算机与信息学院
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针对农用机器人转向系统状态和控制具有复杂、时滞和增益时变的特性,将Adaline神经网络（ANN）与内模控制相结合,提出一种在线调整时滞时间和控制增益的自适应控制方法。建立基于Adaline网络的增益与时滞的辨识算法,即通过反馈误差在线优化,适应性地调整时滞时间和增益,克服参数时变对内模控制和被控对象模型的影响。仿真和试验结果表明,与常规的PID控制方法相比,该方法具有较高的控制精度、较强的自适应性和鲁棒性,完全适用于农用机器人转向系统的控制。
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