基于遗传优化RBF神经网络的电动负载模拟器控制 |
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作者单位: | ;1.南京理工大学机械工程学院 |
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摘 要: | 针对炮控系统电动负载模拟器存在的摩擦、间隙、弹性形变、对象参数时变和位置扰动等复杂非线性,传统的控制方法难以得到良好的动静态性能指标。结合电动负载模拟器系统组成和工作原理,建立了加载数学模型,利用炮控系统位置控制信号进行前馈补偿,设计了RBF神经网络控制器,并采用改进遗传算法对控制器的权值、节点和中心矢量等参数进行优化。实验结果表明:该控制策略能够有效抑制多余力矩,保证了系统静、动态加载时的控制精度和稳定性。
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关 键 词: | 电动负载模拟器 RBF神经网络 遗传算法 多余力矩 |
Control of electric-driven load simulator based on genetic optimization RBF neural network |
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