基于小脑模型神经网络的气动六*度并联平台的复合控制方法研究 (2008年)

时间:2024-05-17 15:33:58
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文件名称:基于小脑模型神经网络的气动六*度并联平台的复合控制方法研究 (2008年)

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更新时间:2024-05-17 15:33:58

工程技术 论文

针对气动驱动系统的强非线性特性,本文采用基于小脑模型(CMAC)神经网络和PD的复合控制结构,用于气动六*度并联平台各驱动关节的轨迹跟踪控制,以提高系统的跟踪精度和抗干扰能力。CMAC网络采用不均匀的输入量化函数,在零值误差附近增加量化等级,以提高系统的控制精度;而在误差较大处减小输入量化级数,从而在不增加存储空间的情况下,加大输入信号的范围。系统的仿真和实验结果都表明,与PD控制相比,该方法能有效地提高系统的轨迹跟踪精度。


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