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| GMA的PID神经网络控制器设计与仿真研究 | |
| 引用本文： | 甄玉云,陈定方,朱科,唐刚.GMA的PID神经网络控制器设计与仿真研究[J].武汉理工大学学报,2008,30(3):126-129. |
| 作者姓名： | 甄玉云 陈定方 朱科 唐刚 |
| 作者单位： | 1. 武汉理工大学智能制造与控制研究所,武汉,430063;武汉理工大学自动化学院,武汉,430063 2. 武汉理工大学智能制造与控制研究所,武汉,430063 3. 武汉理工大学自动化学院,武汉,430063 4. 南昌工程学院机械与动力系,南昌,330006 |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) , 湖北工业大学现代制造质量工程湖北省重点实验室专项基金 , 南昌工程学院青年基金 |
| 摘 要： | 由于磁滞非线性现象,导致超磁致致动器(GMA)在开环系统中产生了定位误差,在闭环系统中造成了系统不稳定.为了克服该问题,应用PID神经网络系统,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以实现GMA的精密位移跟踪控制.PID神经网络是依据GMA的滞回特性构造的,通过反馈误差学习方案在线自适应学习GMA的逆滞回模型.通过仿真,结果表明该控制策略能够适应GMA滞回特性随机械负载的变化,在线建立GMA的滞回逆模型,从而消除滞回非线性,实现GMA的精密定位. |
| 关 键 词： | 超磁滞动器 滞回非线性 PID神经网络 实时补偿控制 神经网络 控制器设计 仿真研究 Neural Network Controller Based Simulation Designing 精密定位 滞回非线性 逆模型 在线自适应 变化 机械负载 结果 滞回模型 学习方案 反馈误差 构造 滞回特性 跟踪控制 |
| 文章编号： | 1671-4431(2008)03-0126-04 |
| 修稿时间： | 2007年10月9日 |
Research on Designing and Simulation for GMA Based on PID Neural Network Controller |
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| ZHEN Yu-yun,CHEN Ding-fang,ZHU Ke,TANG Gang.Research on Designing and Simulation for GMA Based on PID Neural Network Controller[J].Journal of Wuhan University of Technology,2008,30(3):126-129. | |
| Authors: | ZHEN Yu-yun CHEN Ding-fang ZHU Ke TANG Gang |
| Abstract: | |
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