基于RBF神经网络补偿的永磁同步直线电机的迭代学习控制
文章提出了一种基于迭代学习算法与径向基函数(RBF)网络的复合控制方法,此方法用来实现永磁直线电机系统在一个有限的时间段内,对一期望的轨迹进行精密的运动跟踪。迭代学习算法通过对系统误差的学习不断调整输入量,以无限逼近期望轨迹。径向基函数网络通过在线参数的调整,以实现对系统的扰动补偿。
直线电机、砸月云神经网络、永磁直线电机、控制仿真
TP3;TP2
2016-07-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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54-54,55