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重载大惯性液压驱动系统的神经网络近似逆控制
引用本文:刘振,邓华.重载大惯性液压驱动系统的神经网络近似逆控制[J].现代制造工程,2011(2):24-27.
作者姓名:刘振  邓华
作者单位:中南大学机电工程学院,长沙,410083
基金项目:国家973重点基础研究发展计划项目(2006CB705400)
摘    要:针对重载大惯性液压驱动系统,考虑系统的强非线性、模型不确定性和工作点的变化,设计了系统的神经网络近似逆控制器.该系统逆控制器可以直接从辨识所得的神经网络模型中得到,因而只需要训练一个神经网络.对大惯性重载非线性液压驱动系统的控制仿真研究表明,与传统PID控制器相比,神经网络近似逆控制器具有更好的动态控制性能,对模型不确...

关 键 词:液压系统  神经网络  神经网络近似逆控制器  模型不确定性

Application of neural approximate inverse control to heavy-load large-inertia hydraulic system
LIU Zhen,DENG Hua.Application of neural approximate inverse control to heavy-load large-inertia hydraulic system[J].Modern Manufacturing Engineering,2011(2):24-27.
Authors:LIU Zhen  DENG Hua
Affiliation:LIU Zhen,DENG Hua(School of Mechanical and Electrical Engineering,Central South University,Changsha 410083,China)
Abstract:A Neural Approximate Inverse Controller(NAIC) is proposed for heavy-load large-inertia hydraulic systems with high nonlinearity,model uncertainties and variation of operation points.Only one neural network needs to be trained and the neural inverse control law can be derived directly from the identified neural networks model without further training.Simulation studies on a nonlinear hydraulic system demonstrate that the proposed control strategy exhibits better control performance and robustness to model un...
Keywords:hydraulic systems  neural networks  Neural Approximate Inverse Controller(NAIC)  model uncertainties  
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