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摘要:
首次将神经网络自学习控制方法应用于电液比例恒排量调节轴向柱塞泵,明显改善了变量泵调节系统的跟随特性.实验结果表明:该方法与传统方法比,不仅能够缩短系统输入阶跃的响应时间,而且对系统未知的外加干扰、系统参数时变特性和非线性有较强的自适应能力.
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文献信息
篇名 基于模糊神经网络的电液比例恒排量调节轴向柱塞泵自学习控制
来源期刊 机床与液压 学科 工学
关键词 模糊神经网络 排量 控制
年,卷(期) 1999,(3) 所属期刊栏目 设计与研究
研究方向 页码范围 14-16
页数 3页 分类号 TP3
字数 2954字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3881.1999.03.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周士昌 16 253 8.0 15.0
2 李笑 5 30 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊神经网络
排量
控制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机床与液压
半月刊
1001-3881
44-1259/TH
大16开
广州市黄埔区茅岗路828号
46-40
1973
chi
出版文献量(篇)
20801
总下载数(次)
44
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104386
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