基于RBF神经网络的电动加载控制策略分析

• 作者: 张健 王明彦 郭犇
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 电动加载 逆模型 RBF
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 工业控制与应用
• 页码范围: 22-25
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3590字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2006.09.008

摘要

针对电动加载系统特有的多余力矩问题,设计并分析了基于RBF神经网络的直接逆模型控制策略,仿真结果表明,该控制策略能够有效地抑制多余力矩,提高了系统的加载精度及动态特性.同时,本文提出一种改进的RAN算法,离线构建,在线调整,充分利用已有先验知识的同时,实现了网络局部在线优化,有效的控制了运算量及网络规模,为控制算法的硬件实现提供了保证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王明彦	哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院	52	533	14.0	22.0
2	张健	哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院	97	890	16.0	26.0
3	郭犇	哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院	8	128	4.0	8.0