10.3969/j.issn.1001-3881.2002.05.030
基于遗传神经网络的电液伺服系统自适应控制
针对热连轧卷取机卷取过程当中的带头损失现象,本文提出一种液压踏步控制的伺服系统.采用神经网络跟踪对象的动力学特性,建立了遗传算法与神经网络相结合的识别模型(GA-ANN),利用遗传算法进行网络权系的训练和优化.试验证明该系统有好的控制效果,对实现液压系统的人工智能化奠定了基础.
踏步控制、伺服系统、神经网络、遗传算法
TP27(自动化技术及设备)
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
75-77,174