| 基于CMAC小脑神经网络的超磁致伸缩作动器高精度控制的仿真研究 |
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| 引用本文： | 胡世峰,朱石坚,楼京俊,谢向荣. 基于CMAC小脑神经网络的超磁致伸缩作动器高精度控制的仿真研究[J]. 振动与冲击, 2009, 28(3): 68-72. DOI: |
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| 作者姓名： | 胡世峰 朱石坚 楼京俊 谢向荣 |
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| 作者单位： | 海军工程大学船舶与动力学院, 湖北武汉430033 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，国防预研项目 |
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| 摘 要： | 为了补偿超磁致伸缩作动器(GMA)内在的滞回非线性提高其精度，将小脑神经网络（CMAC）前馈和PID反馈控制器相结合，提出了一种实时滞回补偿控制策略，以期实现GMA的高精度跟踪控制。由于CMAC神经网络不能够直接逼近滞回逆这种具有记忆性的多映射现象，通过引入一个滞回逆算子，将多映射的滞回逆转换成一一映射，然后运用CMAC神经网络控制器来逼近这个一一映射，从而建立一个基于CMAC神经网络的滞回逆模型。仿真结果表明该控制策略能适应GMA滞回特性随输入信号的变化，在线建立GMA的滞回逆模型，从而消除滞回非线性的影响，实现GMA的高精度控制。
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| 关 键 词： | 超磁致伸缩作动器 滞回非线性 小脑神经网络 滞回逆算子 |
| 收稿时间： | 2007-04-28 |
| 修稿时间： | 2008-06-20 |
High-precision control of giant magnetostrictive actuator based on CMAC neural network |
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| HU Shi-feng,ZHU Shi-jian,LOU Jing-Jun,XIE Xiang-Rong. High-precision control of giant magnetostrictive actuator based on CMAC neural network[J]. Journal of Vibration and Shock, 2009, 28(3): 68-72. DOI: |
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| Authors: | HU Shi-feng ZHU Shi-jian LOU Jing-Jun XIE Xiang-Rong |
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| Affiliation: | College of Marine and Power Engineering,Naval University of Engineering , Wuhan 430033 , China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | giant magnetostrictive actuator hysteresis nonlinearity cerebellar model articulation controller inverse hysteretic operator |
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