10.3969/j.issn.1002-2333.2007.05.023
DRNN神经网络逆控制方法在DDV伺服系统中的应用
对于直接驱动阀(DDV)式作动器伺服系统,由于很难找到最佳的参数匹配以及回路中存在死区非线性因素,使得传统的PID控制无法取得令人满意的控制效果.为此提出一种动态对角回归神经网络(DRNN)逆控制方法,该逆系统控制方法是将对象的逆模型作为控制器加入到控制回路里面,并与控制对象串联构成一个伪单位环节,使得系统的输出能够跟踪系统的输入,经过仿真实验,可以看出该神经网络逆控制比单一PID控制器的动态性能要好.
直接驱动阀、对角回归神经网络、逆控制
TH164
2007-06-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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