复合舵机的神经网络自校正控制

摘要：

针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果.

关键词：舵机、非线性、神经网络、系统辨识、自校正控制

所属期刊栏目：33

分类号：TP183;V227(自动化基础理论)

资助基金：空军预研项目102010501

在线出版日期：2008-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1295-1298