【摘 要】
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为了保证巨型重载操作装备在运动过程中操作杆输出速度的平稳,通过构造一种新型层内神经元之间带有向链接的适用于过程辨识的模糊神经网络,来辨识操作机的对象模型,为动态规
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,清华大学精密仪器与机械学系
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为了保证巨型重载操作装备在运动过程中操作杆输出速度的平稳,通过构造一种新型层内神经元之间带有向链接的适用于过程辨识的模糊神经网络,来辨识操作机的对象模型,为动态规划提供非线性关系模型,然后设计一种具有优化比例因子的动态规划算法对操作杆液压缸的速度与力进行寻优,继而通过液压缸的闭环速度控制完成操作杆的主动顺应过程,使其实际速度得到控制优化。仿真与实验结果表明,该方法有效消除了控制优化前实际输出的震荡,为重载操作装备的双机协调控制提供了单机基础。
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