基于卡尔曼滤波的RBF神经网络和PD复合控制研究

• 作者: 周俊 姜莉 姬长英 王学林
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 随机噪声 卡尔曼滤波 RBF神经嘲络 PD控制
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 1551-1553,1573
• 页数: 4页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文

摘要

针对工业机器人控制系统在实际工作中不可避免地要受到随机噪声的影响,提出了基于卡尔曼滤波的RBF神经网络与PD复合控制器设计,该控制器由PD反馈、RBF神经网络前馈控制器和卡尔曼滤波器三部分构成;基于卡尔曼滤波的PD和RBF神经网络复合控制具有优良的控制性能和动态品质,能快速跟踪设定的参考信号,而且无大的超调和振荡出现,只需较少的控制能量,明显抑制白噪声的污染,提高系统自适应性和鲁棒性;仿真结果表明了其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周俊	南京农业大学工学院	84	1938	28.0	41.0
2	姬长英	南京农业大学工学院	214	3908	34.0	51.0
3	王学林	南京农业大学工学院	5	70	5.0	5.0
4	姜莉	南京农业大学工学院	8	105	6.0	8.0