神经网络在气动机械手控制器中的应用

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气动机械手控制系统是一个非线性系统,采用常规的PID控制方法难以获得较好的控制效果。将具有自学习和自适应能力的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合,设计了单神经元自适应PID控制器,并将其应用于机械手气动压力伺服系统中,控制器采用DSP实现。运行结果表明,该控制器能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器。
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