基于模糊神经网络与动态规划的控制优化方法
为了保证巨型重载操作装备在运动过程中操作杆输出速度的平稳,通过构造一种新型层内神经元之间带有向链接的适用于过程辨识的模糊神经网络,来辨识操作机的对象模型,为动态规划提供非线性关系模型,然后设计一种具有优化比例因子的动态规划算法对操作杆液压缸的速度与力进行寻优,继而通过液压缸的闭环速度控制完成操作杆的主动顺应过程,使其实际速度得到控制优化.仿真与实验结果表明,该方法有效消除了控制优化前实际输出的震荡,为重载操作装备的双机协调控制提供了单机基础.
模糊神经网络、动态规划、巨型重载操作装备、控制优化
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TP393(计算技术、计算机技术)
973国家重点基础研究发展计划2006CB705406
2011-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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