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电液伺服系统的神经网络在线学习补偿自适应控制

Neural Network Based on Linselearning Indemnity Adaptive Control for Electro-hydraulic Servo Testing System

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【摘要】 基于反馈误差学习法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想 ,提出了一种神经网络在线学习补偿自适应控制结构。基于被控过程的小波变换结果信息 ,利用反馈误差学习法调整控制参数。利用“参征器”实行监督控制 ,避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。工程应用表明 ,该方法将过程辨识和“参征器”引入神经网络的学习和控制中 ,可有效地提高系统的控制品质。

  • 【文献出处】 液压与气动 ,Chinese Hydraulics & Pneumatics , 编辑部邮箱 ,2003年04期
  • 【分类号】TH137
  • 【被引频次】11
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