基于模糊CMAC网络的非线性自适应逆控制
针对非线性自适应逆控制中非线性对象的建模和逆建模的精确性这一问题,提出一种基于模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller, FCMAC)网络的非线性自适应逆控制方案.将模糊逻辑思想嵌入到CMAC中构成FCMAC来对非线性对象进行较精确的逆建模,从而构建逆控制系统.在对象特性未知的情况下,选用BP网络来对象进行正建模,并由BP网络的辩识结果来对FCMAC的参数进行调整.仿真实验表明了该方案的有效性,且验证了其控制效果较单纯的CMAC网络逆控制更理想.
神经网络、模糊小脑模型关节控制器、自适应逆控制、BP算法
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TP273+(自动化技术及设备)
2008-10-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
2039-2043