基于Adaline神经网络的负载模拟器研究

被引：3

作者：

王燕山 ^{[1
]}

李运华 ^{[1
]}

王益群 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院

[2] 燕山大学机械工程学院

来源：

机床与液压 | 2008年 / 03期

关键词：

负载模拟器; 神经网络; 多余力矩; 伺服控制;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH702 [设计、计算与制图];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 081102 ;

摘要：

针对负载模拟器存在多余力矩的问题,传统方法常采用结构不变性原理,但很难将多余力矩完全消除。本文提出一种基于Adaline神经网络的多余力矩补偿器;分析了Adaline神经网络的结构及其补偿多余力矩的原理及实现方法。仿真结果表明,采用Adaline神经网络不仅能够大幅度消除多余力矩而且具有良好的鲁棒性,结构简单易于工程应用。

引用

页码：129 / 130+188 +188

页数：3

共 4 条

[1] 基于小脑模型关节控制器的电液伺服舵机加载系统多余力矩补偿器研究 [J].