【摘 要】
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惯性参数大范围变化和低速状态下的非线性摩擦是制约机械伺服系统跟踪性能的主要因素,基于LuGre动态摩擦模型和干扰观测器的补偿控制可以实现非线性摩擦力矩的动态补偿,但状
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惯性参数大范围变化和低速状态下的非线性摩擦是制约机械伺服系统跟踪性能的主要因素,基于LuGre动态摩擦模型和干扰观测器的补偿控制可以实现非线性摩擦力矩的动态补偿,但状态观测器的设计是基于被控对象的数学模型,当负载惯性参数大范围变化时,上述控制系统性能无法保障,针对上述问题提出一种基于模糊神经网络补偿的状态观测器复合控制,分析了基于模糊神经网络补偿复合控制的理论与实现方法,并以直流电机飞行仿真转台作为被控对象进行了仿真试验,试验结果表明了控制方法的有效性。
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