【摘 要】
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飞行仿真转台伺服系统中有一些诸如负载变化、机械摩擦等不确定和非线性因素 ,而神经网络逆控制对模型的不依赖性能较好的解决这些问题。该文给出了转台伺服系统速度跟踪的神经网络逆控制方案 ,它可以克服转台中负载变化及一些参数变化的影响 ,且能显著的提高动态精度。通过使用RBF神经网络实现了对象逆动态模型的在线辨识 ,并直接将该RBFN与PI环节构成一种神经网络逆控制制器 ,仿真结果表明这种方法具有较好的鲁
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
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飞行仿真转台伺服系统中有一些诸如负载变化、机械摩擦等不确定和非线性因素 ,而神经网络逆控制对模型的不依赖性能较好的解决这些问题。该文给出了转台伺服系统速度跟踪的神经网络逆控制方案 ,它可以克服转台中负载变化及一些参数变化的影响 ,且能显著的提高动态精度。通过使用RBF神经网络实现了对象逆动态模型的在线辨识 ,并直接将该RBFN与PI环节构成一种神经网络逆控制制器 ,仿真结果表明这种方法具有较好的鲁棒性及较高的跟踪精度 ,有实际应用价值
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