10.3969/j.issn.1001-3881.2009.09.062
基于改进的径向基函数神经网络混合控制在电液伺服系统中的应用
由于电液伺服系统中存在扰动和干扰,一般的控制器很难在各种条件下都取得良好的输出响应.为了解决此类问题,提出了一种基于改进的RBF神经网络混合控制策略.使用基于群组优化理论的离线优化算法来选择RBF神经网络的隐节点数目,用各种在线学习算法来调节隐节点的中心和估计连接权值.该混合控制器结合了改进的RBF神经网络与传统PID 控制的优点,被广泛适用于船舶试验台的电液伺服系统中.试验仿真结果表明,使用这种混合控制器的伺服系统具有良好的动态特性和鲁棒性.
电液伺服系统、改进的RBF神经网络、混合控制器
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TP271(自动化技术及设备)
2009-11-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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