10.3321/j.issn:0258-8013.2006.03.020
基于动态递归神经网络的超磁致伸缩驱动器精密位移控制
由于内在的滞回非线性,超磁致伸缩驱动器(GMA)会在开环系统中引起定位误差,在闭环系统中造成系统不稳定.为了克服这个问题,将动态递归神经网络(DRNN)前馈和PD反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的精密位移跟踪控制.DRNN控制器是根据GMA的滞回特性构造的,通过反馈误差学习方案在线学习GMA的逆滞回模型.仿真结果表明该控制策略能适应GMA滞回特性随机械负载、输入信号的变化,在线建立GMA的滞回逆模型,从而消除滞回非线性的影响,实现GMA的精密控制.
超磁致伸缩驱动器、滞回非线性、反馈误差学习、动态递归神经网络、实时补偿控制
26
TM153(电工基础理论)
中国科学院项目（非规范项目）;河北省自然科学基金
2006-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
106-111
