楼主: 人工智能-AI
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压电陶瓷驱动器的滑模神经网络控制 [推广有奖]

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人工智能-AI 在职认证  发表于 2017-9-28 04:00:06 |AI写论文

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摘要:由于压电陶瓷驱动器的迟滞非线性严重影响其定位精度,本文提出了一种滑模神经网络控制方法来改善它的性能。用径向基函数神经网络的输出作滑模控制的等价控制量,由迟滞补偿器估计控制器参数误差、外部扰动和近似计算所造成的不确定量对神经网络的输出控制量进行补偿,从而使驱动器系统状态保持在滑模平面上。基于Lyapunov稳定性理论推导了控制器和补偿器的自适应调节律,分析了控制系统的收敛性和稳定性。以可变幅值的低频三角波为参考位移量对控制系统进行了实验测试与分析,结果表明,只采用神经网络控制时的平均定位误差为0.43μm,最大误差为0.77μm,而采用滑模控制方法对神经网络控制量进行补偿后,平均定位误差减小为0.27μm,最大误差减小为0.49μm,定位精度有了显著的提高。

原文链接:http://www.cqvip.com/qk/92835a/201205/41979360.html

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关键词:神经网络 神经网 驱动器 cqvip 控制方法 压电陶瓷驱动器 迟滞非线性 精确定位 神经网络 滑模控制

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