气动人工肌肉手臂的神经网络Smith预估控制

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摘要：针对含时滞d的1关节气动人工肌肉（PAM）手臂，用三层递归神经网络（RNN），建立PAM手臂包含时滞的模型（即非线性Smith预估器），并超前d步预测PAM手臂的输出角度。将此超前d步的预测值作为反馈量，与设定值相比较得到的误差作为PID控制器输入量，实现Smith预估PID控制。同时每一步都用RNN模型当前时刻的输出值与PAM手臂当前时刻实际输出值之差的平方做为RNN权值的在线调整准则对RNN预测模型的权值进行在线调整，以自适应PAM手臂的不确定性和时变性。使用Matlab通过串口和研华亚当模块对实物PAM手臂进行控制，控制效果表明所提出的Smith预估PID控制算法比常规PID控制算法的性能有显著提高，证明所提出的算法是有效的和切实可行的。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/98133A/201202/41218349.html

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关键词：Smith 神经网络 神经网 SMI MIT 气动人工肌肉 递归神经网络 非线性Smith预估器 PID控制