文件名称：基于CMAC小脑神经网络的超磁致伸缩作动器高精度控制的仿真研究 (2009年)
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更新时间：2024-06-14 01:00:18
工程技术 论文
为了补偿超磁致伸缩作动器( GMA) 内在的滞回非线性提高其精度, 将小脑神经网络( CMAC) 前馈和PID反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略, 以期实现GMA的高精度跟踪控制。由于CMAC神经网络不能够直接逼近滞回逆这种具有记忆性的多映射现象,通过引入一个滞回逆算子,将多映射的滞回逆转换成一一映射,然后运用CMAC神经网络控制器来逼近这个一一映射,从而建立一个基于CMAC神经网络的滞回逆模型。仿真结果表明该控制策略能适应GMA滞回特性随输入信号的变化, 在线建立GMA的滞回逆模型, 从而