基于改进CMAC的高阶柔性直线系统跟踪控制

摘要：

针对高阶柔性直线系统的跟踪控制问题,设计了一种将改进的小脑模型关节控制器(Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)神经网络与传统控制器并联的控制方案.基于参数自适应算法和梯度下降法提出了一种高斯基函数CMAC神经网络的参数自适应更新律;利用符号距离的概念减少了神经网络的输入维数;并利用自适应遗传算法对神经网络的学习率进行了优化.仿真实验表明改进的高斯基函数CMAC具有比传统CMAC更好的学习能力,控制方案实现了高阶柔性直线系统的无差跟踪控制.

关键词：小脑模型关节控制器、高斯基函数、自适应遗传算法、高阶柔性直线系统

所属期刊栏目：33

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61573230

在线出版日期：2018-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：18-22