基于RBF网络的不确定性X-Y数控平台自适应力控制研究

摘要：

提出了一种基于RBF网络在线学习自适应力控制策略.将RBF网络用于X-Y定位平台的力控制回路中,利用RBF网络在线学习力控制中的不确定上界,并与反馈控制器结合,进一步确保了控制系统的稳定性,有效地提高了系统的精度和自适应能力.针对提出的控制策略,在改造后的GXY2020VP平台上进行实验验证,结果表明了该控制方法在X-Y,平台力控制中的有效性.

关键词：X-Y平台、力控制、RBF神经网络、鲁棒自适应

分类号：G25;TN8

资助基金：河北省科技攻关项目07213526;河北省自然科学基金F200400260;燕山大学博士基金B168

在线出版日期：2009-05-26（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：58-62