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分析了轴向柱塞比例变量泵死区的主要形成原因及对控制性能的影响。利用RBF神经网络辨识变量泵的死区和系统参数，建立了死区的逆模型。根据辨识出的系统参数构造被控对象的参考模型，并设计自适应HD控制器。仿真结果表明逆模型抵消了泵的死区，改善了系统的静态性能，自适应PID控制器取得了良好的控制效果。
比例变量泵死区的神经网络补偿研究
【摘 要】
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分析了轴向柱塞比例变量泵死区的主要形成原因及对控制性能的影响。利用RBF神经网络辨识变量泵的死区和系统参数，建立了死区的逆模型。根据辨识出的系统参数构造被控对象的参
【机 构】
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北京理工大学信息科学技术学院
【出 处】
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电光与控制
【发表日期】
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2009年6期
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