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基于小脑模型的电液位置伺服系统在线学习控制研究
被引：10
作者：
蒋志明
机构：
[1] 西安交通大学!
[2] 西安
来源：
关键词：
电液位置系统;
CMAC神经网络;
非线性;
学习控制;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP271 [一般自动化系统];
学科分类号：
摘要：
针对非线性电液位置伺服系统的跟踪控制问题，提出了一种采用小脑模型（ＣＭＡＣ） 神经网络的在线学习控制方法．与传统的ＣＭＡＣ 控制器不同，该控制器采用动态误差作为ＣＭＡＣ 神经网络的激励信号，从而使基于ＣＭＡＣ 的控制器跟踪连续变化的信号成为可能．给出了具体的控制结构和算法．仿真结果表明，该控制器具有良好的处理非线性以及跟踪连续变化信号的能力，并对时变外负载干扰具有明显的抑制作用，而且新型控制器能使用较高的学习速率，学习速度快，适于在线学习控制．
引用
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