【摘 要】
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本文提出了一种模糊CMAC神经网络的结构和算法。该网络通过权系数的在线学习 ,实现修正模糊逻辑。将此网络作为前馈补偿单元 ,与PD控制器一起构成一种自学习控制器 ,并对带有
【机 构】
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本文提出了一种模糊CMAC神经网络的结构和算法。该网络通过权系数的在线学习 ,实现修正模糊逻辑。将此网络作为前馈补偿单元 ,与PD控制器一起构成一种自学习控制器 ,并对带有未知负载干扰的某电液位置系统进行动态仿真。结果表明 ,该控制器具有强的鲁棒性以及良好的跟踪特性
This paper presents a fuzzy CMAC neural network structure and algorithm. The network through the power coefficient of online learning, to achieve the revised fuzzy logic. Using this network as a feedforward compensation unit, a self-learning controller is constructed with the PD controller and a dynamic simulation of an electrohydraulic position system with unknown load disturbances is performed. The results show that the controller has strong robustness and good tracking characteristics
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