【摘 要】
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提出一种采用神经网络非线性系统控制的结构及原理．即采用两个ＢＰ神经网络，一个用来对被控系统进行在线辨识，另一个用做非线性自适应控制器．并对具有未知外部负载干扰的电液位置伺服
【机 构】
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浙江大学流体传动及控制国家重点实验室
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提出一种采用神经网络非线性系统控制的结构及原理．即采用两个ＢＰ神经网络，一个用来对被控系统进行在线辨识，另一个用做非线性自适应控制器．并对具有未知外部负载干扰的电液位置伺服系统进行了动态仿真，讨论了神经元激励函数形状因子、神经网络节点数以及神经网络训练次数对控制系统性能的影响
Proposed a structure and principle of using neural network nonlinear system control. That is, two BP neural networks are used, one for on-line identification of the controlled system and the other as a non-linear adaptive controller. The dynamic simulation of electro-hydraulic position servo system with unknown external load disturbance is also discussed. The influence of shape factor, number of neural network nodes and neural network training on the performance of control system is discussed
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