10.3969/j.issn.1673-9140.2017.01.013
基于RBF神经网络和重复控制PID的电动负载模拟器复合控制
针对电动负载模拟器运行过程中存在的多余力矩问题,提出RBF神经网络和重复控制PID与前馈补偿控制器相结合的电动负载模拟器复合控制方法.该方法充分利用重复控制PID的优点,加入RBF神经网络控制,形成一种具有较强的抗干扰能力、较好的跟踪性能和自适应能力的控制算法;结合舵机速度的前馈补偿,实现多余力矩的抑制;引入弹簧杆,降低系统有害力矩,提高系统稳定性.仿真分析验证了所提复合控制方法的有效性和可行性.
电动负载模拟器、复合控制、RBF神经网络、重复控制PID
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TP273;TM301.2(自动化技术及设备)
中央高校基本科研业务费项目3122017009
2017-07-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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