基于动态递归神经网络的超磁致伸缩驱动器精密位移控制

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摘要：由于内在的滞回非线性，超磁致伸缩驱动器（GMA）会在开环系统中引起定位误差，在闭环系统中造成系统不稳定。为了克服这个问题，将动态递归神经网络（DRNN）前馈和PD反馈控制器相结合，提出了一种实时滞回补偿控制策略，以期实现GMA的精密位移跟踪控制。DRNN控制器是根据GMA的滞回特性构造的，通过反馈误差学习方案在线学习GMA的逆滞回模型。仿真结果表明该控制策略能适应GMA滞回特性随机械负载、输入信号的变化，在线建立GMA的滞回逆模型，从而消除滞回非线性的影响，实现GMA的精密控制。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90021X/200603/21231798.html

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关键词：神经网络 神经网 驱动器 cqvip 交流学习 超磁致伸缩驱动器 滞回非线性 反馈误差学习 动态递归神经网络 实时补偿控制