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摘要:
由于电动加载系统的非线性和时变性,特别是在运动干扰下传统的前馈控制方法很难得到满意的控制效果.针对电动加载系统的非线性及多余力矩强扰动的特点,依据神经网络的非线性逼近和自学习特性,提出了基于改进小脑模型关联控制器(CMAC)的复合控制策略,结合改进的CMAC与PID实现复合控制,由CMAC实现前馈控制,PID控制实现反馈控制,既保证了快速实时,又进一步减小了多余力矩干扰.改进的CMAC利用存储单元的先前学习次数作为可信度,消除了常规前馈型CMAC的过学习现象.文中建立了电动加载系统的数学模型,给出了具体的控制结构和算法.系统的动态仿真表明,该方法可有效地抑制多余力矩,改善电动加载系统的动态加载性能,有很强的鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于改进的CMAC的电动加载系统复合控制
来源期刊 航空学报 学科 工学
关键词 电动加载系统 多余力矩 PID控制 CMAC 复合控制
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 电子与自动控制
研究方向 页码范围 1314-1318
页数 5页 分类号 TP273
字数 3279字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-6893.2008.05.036
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 杨波 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 53 540 11.0 22.0
2 王俊奎 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 3 31 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
电动加载系统
多余力矩
PID控制
CMAC
复合控制
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1965
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