神经网络差分区分器的改进方案与应用

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作者 栗琳轲 陈杰 刘君 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期196-214,共19页

为深入研究深度学习在密码安全性分析方面的应用,采用神经网络对轻量级分组密码进行差分分析,主要得到以下研究结果:①采用引入注意力机制的深度残差网络构造神经网络差分区分器,并将其应用于SIMON、SIMECK和SPECK 3类轻量级分组密码。... 为深入研究深度学习在密码安全性分析方面的应用,采用神经网络对轻量级分组密码进行差分分析,主要得到以下研究结果:①采用引入注意力机制的深度残差网络构造神经网络差分区分器,并将其应用于SIMON、SIMECK和SPECK 3类轻量级分组密码。结果表明,SIMON32/64和SIMECK32/64有效区分器最高可达11轮,精度分别为0.5172和0.5164;SPECK32/64有效区分器最高可达8轮,精度为0.5868。②探究不同的输入差分对神经网络差分区分器精度的影响。针对SIMON、SIMECK和SPECK 3类密码,采用神经网络的快速训练得到不同输入差分对应的神经网络差分区分器的精度。结果表明,低汉明重量且高概率的输入差分能够提高神经网络差分区分器的精度。同时,寻找到SIMON32/64、SIMECK32/64和SPECK32/64神经网络差分区分器的合适输入差分分别为0x0000/0040、0x0000/0001和0x0040/0000。③探究包含不同信息量的输入数据格式对神经网络差分区分器精度的影响。根据密码算法的特点改变输入数据包含的信息量,并重新训练相应的神经网络差分区分器。结果表明,相比于只包含密文对信息,输入数据中包含密文对信息以及倒数第2轮差分信息的神经网络差分区分器会获得更高的精度。④在上述研究的基础上,进一步对11轮SIMON32/64进行最后一轮子密钥恢复攻击,当选择明密文对的数量为29时,在100次攻击中的攻击成功率可达100%。 展开更多

关键词 神经网络 密码学 轻量级分组密码 差分密码分析 注意力机制 神经网络差分区分器 密钥恢复攻击

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几类密码算法的神经网络差分区分器的改进 被引量：1

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作者 杨小雪 陈杰 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期210-222,共13页

为了进一步研究神经网络在密码分析方面的应用,利用深度残差网络和传统差分密码分析技术构造并改进了几类典型的轻量级分组密码算法的神经网络差分区分器。主要取得以下结果:①分别构造了4~7轮PRESENT、3轮KLEIN、7~9轮LBlock和7~10轮Si... 为了进一步研究神经网络在密码分析方面的应用,利用深度残差网络和传统差分密码分析技术构造并改进了几类典型的轻量级分组密码算法的神经网络差分区分器。主要取得以下结果:①分别构造了4~7轮PRESENT、3轮KLEIN、7~9轮LBlock和7~10轮Simeck 32/64的神经网络差分区分器,并基于密码的分组结构分别进行了分析;②基于SPN结构分组密码的特点对PRESENT和KLEIN的神经网络差分区分器进行了改进,最多可提高约5.12%的准确率,并在对LBlock的神经网络差分区分器进行研究时验证得出这种改进方式不适用于Feistel结构的分组密码;③基于Simeck 32/64本身密码算法的特点对其神经网络差分区分器进行改进,提高了约2.3%的准确率。同时,将Simeck 32/64的改进方法与多面体差分分析进行结合,将已有的8轮和9轮Simeck 32/64多面体神经网络差分区分器的准确率提高了约1%和3.2%。最后,将实验中得到的3类神经网络差分区分器模型分别应用到11轮Simeck 32/64的最后一轮子密钥恢复攻击中,其中最佳的实验结果是在1000次攻击实验中以26.6的数据复杂度达到约99.4%的攻击成功率。 展开更多

关键词 神经网络差分区分器 轻量级分组密码 部分密钥恢复攻击

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基于神经网络的自主水下机器人动态反馈控制 被引量：13

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作者 周焕银 刘开周 封锡盛 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期87-93,共7页

针对自主水下机器人数学模型的强非线性及所受海流干扰无法确定等特点,设计了基于神经网络补偿器的动态反馈控制算法。通过对自主水下机器人系统数学模型研究,将系统分解为近似线性部分与非线性不确定部分。通过动态反馈控制实现对分解... 针对自主水下机器人数学模型的强非线性及所受海流干扰无法确定等特点,设计了基于神经网络补偿器的动态反馈控制算法。通过对自主水下机器人系统数学模型研究,将系统分解为近似线性部分与非线性不确定部分。通过动态反馈控制实现对分解出的近似线性部分进行初步控制,利用神经网络所具有的自适应控制实现对不确定模型与干扰项进行补偿控制,提高自主水下机器人运动控制的鲁棒性。通过Lyapunov稳定判据证明了此控制算法的收敛性,通过Matlab数字仿真平台验证了此算法的抗干扰能力,在自主水下机器人半物理仿真平台上分别采用所提出的控制算法与PID控制算法对自主水下机器人系统定深运动进行了控制。研究结果表明所提出的算法具有更好的动态性能与强鲁棒性。 展开更多

关键词 自主水下机器人 不确定模型 神经网络补偿器 动态反馈控制 半物理仿真

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基于BP神经网络的永磁直线同步电机齿槽力预估器 被引量：5

4

作者 邵波 曹志彤 +1 位作者 陈宏平 何国光 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期1281-1284,共4页

为了减小永磁直线同步电机(PMLSM)齿槽力的波动,采用二维电磁场有限元方法,结合动态分网来描述PMLSM定、动子间的相对运动.考虑非线性磁饱和的影响,对槽形尺寸、斜槽、闭口槽、气隙、分数槽等影响下的齿槽力进行了分析.计算结果表明,分... 为了减小永磁直线同步电机(PMLSM)齿槽力的波动,采用二维电磁场有限元方法,结合动态分网来描述PMLSM定、动子间的相对运动.考虑非线性磁饱和的影响,对槽形尺寸、斜槽、闭口槽、气隙、分数槽等影响下的齿槽力进行了分析.计算结果表明,分数槽是有效减小PMLSM齿槽力波动的重要措施.将模拟计算得到的槽形、气隙对齿槽力波动的影响作为神经网络的训练样本,结合动量法和自调节学习规则,构建了基于BP神经网络的齿槽力预估器.通过该预估器,可以在PMLSM设计阶段对槽形尺寸、气隙大小进行合理的选择. 展开更多

关键词 永磁直线同步电机 有限元方法 齿槽力 分数槽 神经网络预估器

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基于补偿器的灰色神经网络流量预测模型 被引量：3

5

作者 刘渊 曹建华 戴悦 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第9期2224-2226,共3页

为衡量网络运行负荷和运行状态,对网络进行合理规划,在对目前网络流量预测模型进行了研究的基础上,结合灰色模型和神经网络模型在反映数据的趋势性变化上的明显效果,以及神经网络补偿器,提出了基于补偿器的灰色神经网络流量预测模型,仿... 为衡量网络运行负荷和运行状态,对网络进行合理规划,在对目前网络流量预测模型进行了研究的基础上,结合灰色模型和神经网络模型在反映数据的趋势性变化上的明显效果,以及神经网络补偿器,提出了基于补偿器的灰色神经网络流量预测模型,仿真结果验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 网络流量 灰色模型 神经网络 神经网络补偿器 预测

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神经网络补偿器在基于影像测量仪的运动控制系统中的应用 被引量：2

6

作者 杨建国 杨晓义 周虎 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期86-89,共4页

针对基于影像测量仪的运动控制系统存在的非线性误差问题,设计出神经网络补偿器.通过所采集的伺服电机的输入、输出数据,对非线性伺服电机的神经网络仿真器及补偿器进行训练.所设计的神经网络补偿器应用在运动控制的高精密定位系统上,... 针对基于影像测量仪的运动控制系统存在的非线性误差问题,设计出神经网络补偿器.通过所采集的伺服电机的输入、输出数据,对非线性伺服电机的神经网络仿真器及补偿器进行训练.所设计的神经网络补偿器应用在运动控制的高精密定位系统上,使控制系统表现出良好的控制性能.仿真实验表明该控制器具有较强的有效性. 展开更多

关键词 神经网络补偿器 运动控制 非线性误差

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混沌神经网络模型参考自适应控制器设计 被引量：1

7

作者 吴忠强 高美静 +1 位作者 李杰 于灵慧 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第11期1658-1660,共3页

研究了非线性的神经网络模型参考自适应控制器设计问题。将混沌机制引入常规BP算法,利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题。通过训练神经网络模型参考自应用控制器和... 研究了非线性的神经网络模型参考自适应控制器设计问题。将混沌机制引入常规BP算法,利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题。通过训练神经网络模型参考自应用控制器和辨识器,完成了对一类复杂离散非线性系统的控制。给出了具体的算法步骤。仿真结果表明了混沌BP算法优于常规BP算法。有效地提高了控制精度和适时性。 展开更多

关键词 混沌机制 神经网络辨识器 模型参考自适应控制

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称重传感器神经网络补偿器设计 被引量：9

8

作者 吴忠强 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2004年第1期42-46,共5页

为满足快速称重的要求 ,设计出一种新型的称重传感器神经网络补偿器。仿真表明有效的提高了称重传感器的动态响应性能 。

关键词 称重传感器 神经网络补偿器 仿真 动态响应 测力传感器 动态模型

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基于神经网络的航空传感器故障检测 被引量：1

9

作者 罗云林 吴宇星 《控制工程》 CSCD 2008年第S2期171-173,共3页

用离线训练的神经网络进行导航传感器故障检测。首先,用已获得的正常飞行数据通过离线训练的方法训练神经网络并构造估计器的结构,然后用已选择好结构并训练好的神经网络作为估计器对传感器的读数进行一步预测。若预测值与传感器实际值... 用离线训练的神经网络进行导航传感器故障检测。首先,用已获得的正常飞行数据通过离线训练的方法训练神经网络并构造估计器的结构,然后用已选择好结构并训练好的神经网络作为估计器对传感器的读数进行一步预测。若预测值与传感器实际值之间的差值仅为递推误差和传感器输出噪声,则认为传感器工作正常,若相应的残差分量显著增大,则认为传感器故障。因此设计了相应的检测策略进行故障检测,以达到既避免不必要的报警、切换,又准确、及时的监测、报警。通过仿真试验验证,结果证明该方法可行。 展开更多

关键词 BP网络 故障检测 神经网络估计器 航空传感器

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基于忆阻器卷积神经网络的表情识别 被引量：3

10

作者 赵益波 蒋文 +1 位作者 孟若禹 李业宁 《电子测量技术》 北大核心 2022年第16期93-101,共9页

忆阻器具有纳米级尺寸、低功耗、类似神经突触等优点,在神经计算、图像分类等领域具有广阔的应用前景。本文提出了一种基于忆阻器卷积神经网络的面部表情识别方法,首先基于忆阻器构建了ResNet卷积神经网络,并对ResNet网络进行剪枝操作,... 忆阻器具有纳米级尺寸、低功耗、类似神经突触等优点,在神经计算、图像分类等领域具有广阔的应用前景。本文提出了一种基于忆阻器卷积神经网络的面部表情识别方法,首先基于忆阻器构建了ResNet卷积神经网络,并对ResNet网络进行剪枝操作,然后将ResNet模型的所有卷积层以及全连接层的权重映射为忆阻器十字交叉阵列中忆阻器的忆导值。实验结果显示忆阻器卷积神经网络模型在FER2013数据集上的识别准确率为63.82%,在CK+数据集上的识别准确率为93.95%。相比与原卷积网路,准确率损失仅分别为0.31%和0.76%。最后测试了忆阻器的非理想特性对准确率的影响,为忆阻器神经网络的实际部署提供参考。 展开更多

关键词 忆阻器神经网络 表情识别 ResNet 卷积神经网络

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基于多观测器的UVMS自适应神经网络抗扰控制 被引量：3

11

作者 张宁 王红都 +1 位作者 黎明 侯冬冬 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第11期2143-2152,共10页

水下机器人机械臂系统(UVMS)往往面临高度非线性、模型不确定、复杂海洋干扰及执行器死区非线性等因素,严重影响控制精度。首先将UVMS水动力学模型与死区非线性特性变换为模型已知和未知两部分,其中未知部分与其他干扰归结为总干扰。接... 水下机器人机械臂系统(UVMS)往往面临高度非线性、模型不确定、复杂海洋干扰及执行器死区非线性等因素,严重影响控制精度。首先将UVMS水动力学模型与死区非线性特性变换为模型已知和未知两部分,其中未知部分与其他干扰归结为总干扰。接下来利用基于径向基函数(RBF)的自适应神经网络逼近未知非线性函数,并构造神经网络性能估计器,利用其估计误差设计了一种新颖的神经网络干扰观测器来估计总干扰。在此基础上提出了一种基于神经网络干扰观测器、性能估计器以及多补偿器的自适应神经网络抗扰控制算法,并利用李雅普诺夫方法分析了闭环系统的稳定性。最后将所提的算法运用到6自由度UVMS进行仿真实验,并通过对比验证了本文所提控制算法的有效性。 展开更多

关键词 RBF神经网络控制 水下机器人机械臂系统 神经网络性能估计器 神经网络干扰观测器 执行器死区

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一类基于忆阻器分数阶时滞神经网络的修正投影同步 被引量：9

12

作者 张玮玮 陈定元 +1 位作者 吴然超 曹进德 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2018年第2期239-248,共10页

基于忆阻器分数阶时滞神经网络的研究是一个热点问题.该文主要研究了基于忆阻器分数阶时滞混沌神经网络的修正投影同步.结合分数阶微分不等式,得到了实现主动-被动系统获得同步的充分条件.其研究结果更具有一般性.相应的数值模拟证实了... 基于忆阻器分数阶时滞神经网络的研究是一个热点问题.该文主要研究了基于忆阻器分数阶时滞混沌神经网络的修正投影同步.结合分数阶微分不等式,得到了实现主动-被动系统获得同步的充分条件.其研究结果更具有一般性.相应的数值模拟证实了方法的有效性. 展开更多

关键词 分数阶 基于忆阻器神经网络 时滞 修正投影同步

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一种基于灰色神经网络的网络流量预测模型 被引量：27

13

作者 曹建华 刘渊 戴悦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第5期155-157,共3页

网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划、流量管理等方面起着重要作用的重要参数。在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能。灰色模型和神经网络在反映数据的趋势性变化上效果明显,随着灰色神经... 网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划、流量管理等方面起着重要作用的重要参数。在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能。灰色模型和神经网络在反映数据的趋势性变化上效果明显,随着灰色神经网络的发展及其广泛应用,越来越多的方法已经被提出。文中利用神经网络补偿器获得误差补偿信号,则最终的预测值为灰色神经网络模型的预测值加上误差补偿。仿真结果验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 网络流量 灰色模型 神经网络 灰色神经网络 神经网络补偿器 预测

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基于RBF神经网络的非线性系统故障诊断 被引量：3

14

作者 贾明兴 陆宁云 王福利 《中南工业大学学报》 CSCD 北大核心 2003年第4期455-458,共4页

针对一类含模型不确定性的非线性系统,提出了具有强鲁棒性和高灵敏度的在线故障检测与诊断方法.其中,系统只有输入、输出可检测,故障是关于输入和状态的非线性函数.非线性在线估计器用于估计系统不确定部分,同时监视系统是否发生故障,... 针对一类含模型不确定性的非线性系统,提出了具有强鲁棒性和高灵敏度的在线故障检测与诊断方法.其中,系统只有输入、输出可检测,故障是关于输入和状态的非线性函数.非线性在线估计器用于估计系统不确定部分,同时监视系统是否发生故障,估计故障的大小.仿真结果表明,故障诊断算法稳定. 展开更多

关键词 故障诊断 神经网络逼近器 鲁棒性 灵敏度

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神经网络控制在气缸位置伺服控制中的应用 被引量：2

15

作者 陈金兵 柴森春 +2 位作者 张百海 宁汝新 赵彤 《液压与气动》 北大核心 2004年第5期52-54,共3页

文章针对气动位置伺服系统本身的特点 ,将神经网络控制算法应用于实际控制中 ,实验证明神经网络控制和辩识器的联合使用可以有效地消除由于气体本身的压缩性和摩擦力时变性所造成的系统非线性的影响。

关键词 气动位置伺服系统 神经网络辨识器 神经网络控制器 非线性

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基于PID神经网络的非线性系统辨识与控制 被引量：3

16

作者 沈永俊 顾幸生 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期860-863,共4页

针对工业控制领域中非线性系统采用传统的控制方法不能达到满意的控制效果,提出一种基于P ID神经网络的控制方案,以对其进行辨识和控制。将P ID神经网络引入控制系统中,既具有常规P ID控制结构简单、参数物理意义明确等优点,同时又具有... 针对工业控制领域中非线性系统采用传统的控制方法不能达到满意的控制效果,提出一种基于P ID神经网络的控制方案,以对其进行辨识和控制。将P ID神经网络引入控制系统中,既具有常规P ID控制结构简单、参数物理意义明确等优点,同时又具有神经网络的并行结构和学习记忆功能及非线性映射能力。仿真结果表明:该控制系统响应速度快、超调量小、稳态精度高,能够快速跟踪系统输出并进行有效控制,且具有一定的自适应性和鲁棒性,满足实时控制的要求。 展开更多

关键词 PID神经网络 神经网络辨识器 神经网络控制器 非线性系统

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基于动态递归神经网络的自适应PID控制 被引量：4

17

作者 吴志敏 李书臣 《控制工程》 CSCD 2004年第3期216-219,共4页

提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差... 提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差及其一阶、二阶微分,因此具有增量型PID控制结构。应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究,仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性,而且对系统参数变化具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 自适应PID控制 神经网络辨识器 神经网络控制器 非线性系统 动态BP算法

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基于自适应模糊神经网络的非线性系统鲁棒故障诊断 被引量：1

18

作者 朱张青 周川 胡维礼 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2004年第4期48-51,共4页

针对一类非线性闭环稳定系统,在考虑噪声干扰和系统参数不确定误差条件下,用自适应模糊系统进行非线性补偿,提出了一种基于自适应模糊状态观测器实现状态观测和故障检测,再由 RBF 神经网络故障逼近器实现故障在线跟踪的鲁棒故障诊断方... 针对一类非线性闭环稳定系统,在考虑噪声干扰和系统参数不确定误差条件下,用自适应模糊系统进行非线性补偿,提出了一种基于自适应模糊状态观测器实现状态观测和故障检测,再由 RBF 神经网络故障逼近器实现故障在线跟踪的鲁棒故障诊断方法。为确保观测器和诊断系统的鲁棒性,给出了闭环系统在有界噪声干扰和系统不确定误差下的稳定性定理,并进行了证明。 展开更多

关键词 鲁棒控制系统 非线性系统 鲁棒故障诊断技术 自适应模糊状态观测器 神经网络逼近器 稳定性

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三温区电加热炉的神经网络模型参考自适应控制 被引量：2

19

作者 王作宏 王永骥 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2002年第2期115-117,共3页

提出了一种基于神经网络非线性系统的模型参考自适应控制方法．通过在线训练获得反映对象动态特性的神经网络辨识器和神经网络控制器,对三温区电加热炉进行实时控制,仿真结果表明该方法的有效性及其优良性能．

关键词 三温区电加热炉 模型参考自适应控制 神经网络辨识器 非线性系统 人工智能 系统结构

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基于自抗扰的H型平台模糊神经网络同步控制 被引量：4

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作者 王丽梅 郝中扬 +1 位作者 方馨 张康 《电气工程学报》 CSCD 2022年第3期122-129,共8页

为减小参数摄动、负载扰动、摩擦力等不确定扰动对H型平台中双直线电机位置同步精度的影响,提出一种自抗扰控制器(Active disturbance rejection controller,ADRC)和模糊型pi-sigma神经网络同步补偿器相结合的控制方法。采用自抗扰技术... 为减小参数摄动、负载扰动、摩擦力等不确定扰动对H型平台中双直线电机位置同步精度的影响,提出一种自抗扰控制器(Active disturbance rejection controller,ADRC)和模糊型pi-sigma神经网络同步补偿器相结合的控制方法。采用自抗扰技术来观测未建模扰动和外界扰动,并将这些扰动视为系统的“总扰动”,实时给予补偿,以减小永磁直线同步电机(Permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)伺服系统的位置跟踪误差;同时,针对直驱H型平台双轴间的机械耦合和两台电机间参数动态不匹配的影响,采用模糊型pi-sigma神经网络同步补偿器以减小直驱H型平台的同步误差。最后,通过仿真验证,该控制策略可以有效提高H型平台的跟踪精度和同步精度,增强系统的抗扰性。 展开更多

关键词 H型平台 PMLSM ADRC 模糊神经网络同步补偿器 同步控制

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