【摘 要】
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提出了一种采用CMAC神经网络的自学习控制器 ,以解决具有参数不确定和时变外扰动的电液位置伺服系统的高精度控制问题。该控制器采用动态误差作为CMAC的激励信号 ,从而使基于
【机 构】
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西安交通大学,第二炮兵工程学院 西安市710049,西安市710025
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提出了一种采用CMAC神经网络的自学习控制器 ,以解决具有参数不确定和时变外扰动的电液位置伺服系统的高精度控制问题。该控制器采用动态误差作为CMAC的激励信号 ,从而使基于CMAC的控制器跟踪连续变化的信号成为可能。仿真结果证明了该控制器不仅是有效的 ,而且具有很强的鲁棒性
A self-learning controller based on CMAC neural network is proposed to solve the problem of high-precision control of electro-hydraulic position servo system with parameter uncertainty and time-varying external disturbance. The controller uses dynamic error as the excitation signal for the CMAC, making it possible for CMAC-based controllers to track continuously varying signals. Simulation results show that the controller is not only effective, but also robust
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