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基于小脑模型神经网络的气动六自由度并联平台的复合控制方法研究
被引量：
6
1
作者
武卫
王占林
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2008年第6期748-751,共4页
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,用于气动六自由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...
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,用于气动六自由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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关键词
CMAC网络
复合控制
不均匀量化函数
六自由度并联平台
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职称材料
题名
基于小脑模型神经网络的气动六自由度并联平台的复合控制方法研究
被引量：
6
1
作者
武卫
王占林
机构
中国民用航空总局航空安全技术中心
北京航空航天大学
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2008年第6期748-751,共4页
文摘
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,用于气动六自由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。
关键词
CMAC网络
复合控制
不均匀量化函数
六自由度并联平台
Keywords
CMAC network
compound control method
polynomial input division function
6-DOF parallel manipulator
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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被引量
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1
基于小脑模型神经网络的气动六自由度并联平台的复合控制方法研究
武卫
王占林
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2008
6
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