一类高精度伺服系统基于模糊神经网络的复合控制

摘要：

针对高精度伺服系统中存在的各种非线性及不确定性,提出了基于模糊神经网络的复合控制方法.控制器由前馈控制器和闭环反馈控制器组成.前馈控制器由零相差跟踪控制器(ZPETC)及FIR滤波器构成,闭环反馈控制器采用模糊神经网络控制,包含一个辨识网络FNNI和控制网络FNNC.该控制方法结合了神经网络和模糊推理的优点,可以克服各种非线性和不确定性,明显提高跟踪性能,具有很好的鲁棒性.提出的模糊神经网络结构简单,推理算法易于实现,并且可以更合理地选择初始权值,加快了网络的收敛速度,在一定程度上解决了神经网络的实时性问题.

关键词：前馈、跟踪、模糊神经网络、鲁棒性

所属期刊栏目：25

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2003-09-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：980-984