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电动负载模拟器的CMAC神经网络复合控制
引用本文:刘伟杰,王志胜,甄子洋.电动负载模拟器的CMAC神经网络复合控制[J].电光与控制,2009,16(9).
作者姓名:刘伟杰  王志胜  甄子洋
作者单位:南京航空航天大学自动化学院,南京,210016
基金项目:国家自然科学基金(60874037);;教育部博士点基金(20070287050)
摘    要:为增强电动负载模拟器的自适应能力以抵抗系统的非线性、时变参数及运动扰动的影响,提出利用小脑模型神经网络(CMAC)与PID的并联进行控制与调节的控制方法。利用PID控制保证系统的初始稳定性,在小脑模型神经网络引入速度信号和误差信号构成二维参考输入,使系统具有很好的自适应消扰能力,减小了多余力矩的影响。仿真证明了该方法的可行性和有效性,收到了很好的控制效果。

关 键 词:电动负载模拟器  神经网络控制  智能PID  多余力矩  

CMAC Neural Network Control on Electrical Load Simulator
HU Weijie,WANG Zhisheng,ZHEN Ziyang.CMAC Neural Network Control on Electrical Load Simulator[J].Electronics Optics & Control,2009,16(9).
Authors:HU Weijie  WANG Zhisheng  ZHEN Ziyang
Affiliation:College of Automation Engineering;Nanjing University of Aeronautics and Astronautics;Nanjing 210016;China
Abstract:A new control structure is presented for load simulator to improve its adaptability and robustness to the influence of nonlinear,time-varying parameters,in which the Cerebellar Model Articulation Controller(CMAC) neural network is adopted together with PID controller.The CMAC can deal with dynamic problem,which is used to identify the generalized inverse mode1,and the nonlinear problem will be solved properly.The neural network PID controller is designed by requirement for steady.The speed and error signals...
Keywords:motor-drive load simulator  neural network controller  intelligent PID  extraneous torque  
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