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火箭炮交流伺服系统模型参考模糊神经网络位置自适应控制被引量：3: 1; 作者胡健马大为 +2 位作者郭亚军庄文许杨帆《火炮发射与控制学报》北大核心 2010年第4期79-83,共5页; 针对多管火箭炮发射时恶劣的负载特性,设计了一种模型参考模糊神经网络自适应位置控制器。利用RBF网络作为辨识器,实现对被控对象的Jacobian信息辨识,用梯度下降法实时修正模糊控制器的输入输出隶属度参数,以使模型参考模糊神经网络能... 展开更多; 关键词自动控制技术火箭炮伺服系统模糊神经网络参数摄动负载扰动; 在线阅读下载PDF 职称材料

带有未知负载干扰电液位置系统神经网络控制的研究被引量：3: 2; 作者沙道航杨华勇《机床与液压》 EI 北大核心 1997年第2期15-17,2,共3页; 本文提出了一种采用神经网络非线性系统控制的结构及算法，对具有未知外部负载干扰的电液位置系统进行了动态仿真，结果表明该方法对未知外负载的干扰具有明显的抑制作用。; 关键词电液位置系统神经网络负载干扰控制系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于神经网络PID控制的被动式电液加载系统被引量：4: 3; 作者苏东海孙占文单光坤《组合机床与自动化加工技术》 2008年第3期34-37,共4页; 针对位置扰动型被动式电液加载系统的多余力矩和参数变化问题,文章在利用结构不变性原理进行前馈补偿的基础上,采用具有自适应能力的神经网络PID控制器来提高系统的加载性能。通过仿真表明:采用这种复合方式控制方法,可以有效减小多余力... 展开更多; 关键词位置扰动电液加载系统神经网络PID控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

电液位置伺服系统的模糊CMAC神经网络控制研究被引量：2: 4; 作者蒋志明韩崇伟林廷圻《机床与液压》北大核心 2000年第4期53-54,36,共3页; 本文提出了一种模糊CMAC神经网络的结构和算法。该网络通过权系数的在线学习 ,实现修正模糊逻辑。将此网络作为前馈补偿单元 ,与PD控制器一起构成一种自学习控制器 ,并对带有未知负载干扰的某电液位置系统进行动态仿真。结果表明。; 关键词电液位置系统 CMAC神经网络模糊控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于单神经元自适应PID控制的位置扰动型电液伺服施力系统被引量：1: 5; 作者关静丽李娟《机床与液压》北大核心 2005年第7期139-141,共3页; 针对位置扰动型电液伺服施力系统中多余力矩和参数变化问题,在用结构不变性原理进行补偿的基础上,采用单神经元自适应PID控制来确保系统有满意的跟踪性能。采用这种控制方法,可以较好地消除位置干扰的影响,同时克服系统的非线性及参数... 展开更多; 关键词位置扰动电液伺服系统单神经元自适应PID控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

三轴仿真转台外框电液位置伺服系统自适应神经元网络控制: 6; 作者付兴武苏东海 +1 位作者赵克定刘庆和《中国惯性技术学报》 EI CSCD 1998年第3期60-63,共4页; 本文针对三轴飞行姿态仿真转台外框电液位置伺服系统的特点和技术要求，采用自适应神经元网络控制策略对其控制。仿真结果表明，自适应神经元网络控制以其特有的自学习、非线性等优点，完全满足三轴飞行姿态仿真转台外框电液伺服系统对... 展开更多; 关键词自适应神经元网络控制电液位置伺服系统三轴飞行姿态仿真转台; 在线阅读下载PDF 职称材料

电液位置伺服系统的高精度神经网络控制研究: 7; 作者蒋志明林廷圻 +2 位作者李锋黄先祥杜中东《机床与液压》北大核心 2001年第4期50-51,共2页; 提出了一种采用CMAC神经网络的自学习控制器 ,以解决具有参数不确定和时变外扰动的电液位置伺服系统的高精度控制问题。该控制器采用动态误差作为CMAC的激励信号 ,从而使基于CMAC的控制器跟踪连续变化的信号成为可能。仿真结果证明了该... 展开更多; 关键词电液伺服位置系统 CMAC神经网络学习控制跟踪精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

电液位置伺服系统的再励学习控制研究: 8; 作者蒋志明《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期66-69,共4页; 针对非线性电液位置伺服系统的不确定性控制问题 ,提出了一种带有小脑模型 (CMAC)神经网络的再励学习控制方法 .将CMAC神经网络融入再励学习控制结构中 ,并进行了简化与改进 ,结果不仅使再励学习控制器具备了泛化能力 ,而且提高了其学... 展开更多; 关键词电液位置系统电液伺服系统再励学习控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

随动模拟加载系统的自适应神经滑模控制: 9; 作者张建学陈机林 +2 位作者侯远龙闫时军胡达《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第3期69-73,共5页; 针对炮控系统随动模拟加载系统存在的摩擦、间隙、耦合等复杂非线性和参数时变等不确定性特征,提出了一种自适应神经滑模控制策略。对于系统中存在参数时变等不确定性,利用RBF神经网络自适应逼近不确定部分;另外,利用RBF神经网络动态调... 展开更多; 关键词随动模拟加载系统滑模控制 RBF神经网络自适应律干扰力矩; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名火箭炮交流伺服系统模型参考模糊神经网络位置自适应控制被引量：3: 1; 作者胡健马大为郭亚军庄文许杨帆; 机构南京理工大学机械工程学院; 出处《火炮发射与控制学报》北大核心 2010年第4期79-83,共5页; 基金国家省部委基金项目(A2620061288)资助; 文摘针对多管火箭炮发射时恶劣的负载特性,设计了一种模型参考模糊神经网络自适应位置控制器。利用RBF网络作为辨识器,实现对被控对象的Jacobian信息辨识,用梯度下降法实时修正模糊控制器的输入输出隶属度参数,以使模型参考模糊神经网络能根据火箭炮跟踪发射过程中的负载特性实时调整速度给定值,从而减小火箭炮发射过程中系统参数变化和外部干扰的影响。仿真和实验结果表明,该方法可有效提高火箭炮位置伺服系统的动态响应能力和稳定性,并使系统具有很强的鲁棒性。; 关键词自动控制技术火箭炮伺服系统模糊神经网络参数摄动负载扰动; Keywords automatic control technology rocket launcher servo system fuzzy neural network parameter variation load disturbance; 分类号 V533 [航空宇航科学技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名带有未知负载干扰电液位置系统神经网络控制的研究被引量：3: 2; 作者沙道航杨华勇; 机构浙江大学液压研究所; 出处《机床与液压》 EI 北大核心 1997年第2期15-17,2,共3页; 文摘本文提出了一种采用神经网络非线性系统控制的结构及算法，对具有未知外部负载干扰的电液位置系统进行了动态仿真，结果表明该方法对未知外负载的干扰具有明显的抑制作用。; 关键词电液位置系统神经网络负载干扰控制系统; Keywords electrohydraulic position servo system neural network load disturbance; 分类号 TP271.31 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络PID控制的被动式电液加载系统被引量：4: 3; 作者苏东海孙占文单光坤; 机构沈阳工业大学机械工程学院; 出处《组合机床与自动化加工技术》 2008年第3期34-37,共4页; 文摘针对位置扰动型被动式电液加载系统的多余力矩和参数变化问题,文章在利用结构不变性原理进行前馈补偿的基础上,采用具有自适应能力的神经网络PID控制器来提高系统的加载性能。通过仿真表明:采用这种复合方式控制方法,可以有效减小多余力矩,同时克服了系统的非线性和参数时变等因素对系统的影响,提高了系统的鲁棒性和加载性能。; 关键词位置扰动电液加载系统神经网络PID控制; Keywords position disturbance electro-hydraulic loading system neural network PID control; 分类号 TG65 [金属学及工艺—金属切削加工及机床] TP243 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电液位置伺服系统的模糊CMAC神经网络控制研究被引量：2: 4; 作者蒋志明韩崇伟林廷圻; 机构西安交通大学机械电子工程系; 出处《机床与液压》北大核心 2000年第4期53-54,36,共3页; 文摘本文提出了一种模糊CMAC神经网络的结构和算法。该网络通过权系数的在线学习 ,实现修正模糊逻辑。将此网络作为前馈补偿单元 ,与PD控制器一起构成一种自学习控制器 ,并对带有未知负载干扰的某电液位置系统进行动态仿真。结果表明。; 关键词电液位置系统 CMAC神经网络模糊控制; Keywords electrohydraulic position servo system CMAC neural network Fuzzy control Learning control load disturbance; 分类号 TP271.31 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP273.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于单神经元自适应PID控制的位置扰动型电液伺服施力系统被引量：1: 5; 作者关静丽李娟; 机构北京机械工业学院; 出处《机床与液压》北大核心 2005年第7期139-141,共3页; 文摘针对位置扰动型电液伺服施力系统中多余力矩和参数变化问题,在用结构不变性原理进行补偿的基础上,采用单神经元自适应PID控制来确保系统有满意的跟踪性能。采用这种控制方法,可以较好地消除位置干扰的影响,同时克服系统的非线性及参数时变等因素的影响,提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。仿真结果验证了上述结论。; 关键词位置扰动电液伺服系统单神经元自适应PID控制; Keywords position disturbance Electro-hydraulic servo systems The neural network adaptive PID control; 分类号 TN820.3 [电子电信—信息与通信工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名三轴仿真转台外框电液位置伺服系统自适应神经元网络控制: 6; 作者付兴武苏东海赵克定刘庆和; 机构哈尔滨工业大学; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 1998年第3期60-63,共4页; 文摘本文针对三轴飞行姿态仿真转台外框电液位置伺服系统的特点和技术要求，采用自适应神经元网络控制策略对其控制。仿真结果表明，自适应神经元网络控制以其特有的自学习、非线性等优点，完全满足三轴飞行姿态仿真转台外框电液伺服系统对控制策略的要求，由其构成的控制系统既具有良好的动态性能，又具有较强的鲁棒性与适应性。; 关键词自适应神经元网络控制电液位置伺服系统三轴飞行姿态仿真转台; Keywords adaptive neural network control electrohydraulic position servo system flight simulation motion platfom with three axes; 分类号 V416 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电液位置伺服系统的高精度神经网络控制研究: 7; 作者蒋志明林廷圻李锋黄先祥杜中东; 机构西安交通大学第二炮兵工程学院; 出处《机床与液压》北大核心 2001年第4期50-51,共2页; 文摘提出了一种采用CMAC神经网络的自学习控制器 ,以解决具有参数不确定和时变外扰动的电液位置伺服系统的高精度控制问题。该控制器采用动态误差作为CMAC的激励信号 ,从而使基于CMAC的控制器跟踪连续变化的信号成为可能。仿真结果证明了该控制器不仅是有效的。; 关键词电液伺服位置系统 CMAC神经网络学习控制跟踪精度; Keywords electrohydraulic position servo system CMAC neural network Learning control Tracking accuracy .; 分类号 TP271.31 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电液位置伺服系统的再励学习控制研究: 8; 作者蒋志明; 机构西安交通大学; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期66-69,共4页; 文摘针对非线性电液位置伺服系统的不确定性控制问题 ,提出了一种带有小脑模型 (CMAC)神经网络的再励学习控制方法 .将CMAC神经网络融入再励学习控制结构中 ,并进行了简化与改进 ,结果不仅使再励学习控制器具备了泛化能力 ,而且提高了其学习速度 ,因此适用于电液位置伺服系统的快速跟踪控制 .仿真结果表明 ,该控制器不仅具有良好的处理非线性能力。; 关键词电液位置系统电液伺服系统再励学习控制; Keywords electrohydraulic position servo system reinforcement learning CMAC neural network load disturbance; 分类号 TP271.31 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP273.22 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名随动模拟加载系统的自适应神经滑模控制: 9; 作者张建学陈机林侯远龙闫时军胡达; 机构南京理工大学机械工程学院; 出处《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第3期69-73,共5页; 文摘针对炮控系统随动模拟加载系统存在的摩擦、间隙、耦合等复杂非线性和参数时变等不确定性特征,提出了一种自适应神经滑模控制策略。对于系统中存在参数时变等不确定性,利用RBF神经网络自适应逼近不确定部分;另外,利用RBF神经网络动态调节切换函数的切换增益,改善系统的动态品质。采用Lyapunov理论推导出自适应律,在线估计神经网络权值和未知函数,并证明了系统稳定性。仿真表明,该控制策略能够较好地抑制干扰力矩,响应快,保证了系统静、动态的加载控制精度和鲁棒性。; 关键词随动模拟加载系统滑模控制 RBF神经网络自适应律干扰力矩; Keywords servo simulated loading system sliding mode control RBF neural network adaptive law disturbance torque; 分类号 TJ303 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程] TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	火箭炮交流伺服系统模型参考模糊神经网络位置自适应控制	胡健马大为郭亚军庄文许杨帆	《火炮发射与控制学报》北大核心	2010	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	带有未知负载干扰电液位置系统神经网络控制的研究	沙道航杨华勇	《机床与液压》 EI 北大核心	1997	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于神经网络PID控制的被动式电液加载系统	苏东海孙占文单光坤	《组合机床与自动化加工技术》	2008	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	电液位置伺服系统的模糊CMAC神经网络控制研究	蒋志明韩崇伟林廷圻	《机床与液压》北大核心	2000	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于单神经元自适应PID控制的位置扰动型电液伺服施力系统	关静丽李娟	《机床与液压》北大核心	2005	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	三轴仿真转台外框电液位置伺服系统自适应神经元网络控制	付兴武苏东海赵克定刘庆和	《中国惯性技术学报》 EI CSCD	1998	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	电液位置伺服系统的高精度神经网络控制研究	蒋志明林廷圻李锋黄先祥杜中东	《机床与液压》北大核心	2001	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	电液位置伺服系统的再励学习控制研究	蒋志明	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2000	0	在线阅读下载PDF 职称材料
9	随动模拟加载系统的自适应神经滑模控制	张建学陈机林侯远龙闫时军胡达	《电光与控制》 CSCD 北大核心	2019	0	在线阅读下载PDF 职称材料