基于神经网络与PD的非线性控制

摘要：

提出了一种层叠小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络同传统PD控制相结合的控制策略.该策略利用改进CMAC 学习控制系统的不确定信息,并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,采用PD控制系统实现反馈控制,保证系统的稳定性,且抑制扰动.并采用跟踪-微分器对信号进行了滤波.仿真及实验结果表明:该控制策略提高了系统的控制精度和响应速度,并且具备较强的抗干扰能力和鲁棒性.

关键词：小脑模型关节控制器、神经网络、跟踪-微分器、鲁棒性

所属期刊栏目：23

分类号：TP273;TP183(自动化技术及设备)

资助基金：中国高等教育学会教育科学研究规划资助项目06AIP0090046

在线出版日期：2007-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：62-64