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对于超磁致伸缩材料固有的迟滞非线性特性,本文提出一种基于小脑模型神经网络(CMAC)前馈逆补偿与PID相结合的复合控制方法。首先利用CMAC神经网络学习获得超磁致伸缩致动器(GMA)的迟滞逆模型进行补偿,再利用CMAC模型在线快速学习适应的能力,结合PID控制器降低跟踪控制时的误差和扰动,从而实现GMA的精密控制。通过MATLAB建立了CMAC前馈逆补偿控制器和CMAC-PID复合控制模型,最后通过仿真实验验证所提方法的有效性。结果表明,提出的利用CMAC神经网络逼近的迟滞模型具有令人满意的精度,在CMAC-PID复合控制方案的作用下,系统的期望位移与实际位移相对误差值最大值仅2.39%,平均相对误差值不到0.5%。说明该控制策略能适应控制对象的非线性变化,有效地提高GMA的跟踪精度。 相似文献
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类石墨烯氮化碳具有与石墨烯非常相似的结构特征,已在光催化、润滑等领域表现出极优越的性能,成为二维纳米功能材料领域的新热点。本文重点介绍了基于微波辐照合成类石墨烯氮化碳的研究进展,并通过与氧化刻蚀、液相超声剥离、热聚合等传统合成方法的比较,分析了微波合成在制备效率、效果上的优势;并指出采用高功率微波设备和石墨粉、短切碳纤维等对微波具有强烈响应的微波吸收剂,通过增强能量传递与吸收效率,强化微波电磁场环境下合成反应的非稳态程度,有助于提高合成效率、效果,并获取得到特殊形态、结构的新产物。 相似文献
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