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摘要:
稳定跟踪系统中,被控对象呈现出强耦合、非线性现象多和系统参数多且难以辨识的特点.针对传统的PID难以对其进行精确控制的实际情况,提出了一种新的控制方法.通过在神经网络结构中加入递归层而构造的改进的模糊人工神经网络,可以很好地描述动态系统.采用高斯基函数可以使网络具有很好的泛化能力.仿真试验表明,这种模糊人工神经网络和PID联合起来对一类伺服系统进行多模态控制,可以提高系统的自适应性和鲁棒性,有效提高控制精度,具有很高的应用价值.
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文献信息
篇名 改进模糊神经网络控制在伺服系统中的应用
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 PID 模糊人工神经网络 多模态控制
年,卷(期) 2004,(3) 所属期刊栏目 智能控制技术及应用
研究方向 页码范围 209-211
页数 3页 分类号 TP273
字数 2175字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7848.2004.03.006
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 李祥华 北京理工大学信息科学技术学院 1 1 1.0 1.0
2 廖晓钟 北京理工大学信息科学技术学院 71 1571 22.0 38.0
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2005(1)
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研究主题发展历程
节点文献
PID
模糊人工神经网络
多模态控制
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
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
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9
总被引数(次)
44239
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