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本文研究了三层对角回归神经网络（DRNN）用于直流电动机实时控制的方法，首先，采用动态反传算法训练神经网络以辨识直流电动机的逆模型，然后将这一训练后的网络作为前馈控制器与常规反馈控制器一起输出控制电压以控制系统跟踪位置或速度指令，该算法简单，计算量小，适于实时控制，实验经表明了该方法的有效性。
基于神经网络的直流电动机位置控制
【摘 要】
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本文研究了三层对角回归神经网络（DRNN）用于直流电动机实时控制的方法，首先，采用动态反传算法训练神经网络以辨识直流电动机的逆模型，然后将这一训练后的网络作为前馈控制器与常规
【机 构】
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北京航空航天大学自动控制系100083
【出 处】
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机床与液压
【发表日期】
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2002年1期
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