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基于递归神经网络的伺服系统自适应反步控制被引量：14: 1; 作者张鹏李颖晖肖蕾《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1475-1478,共4页; 针对伺服系统的系统参数摄动和非线性动态摩擦补偿问题,提出基于递归神经网络(RNN)的自适应反步控制(RNABC)系统设计方法。RNABC系统由反步控制器和鲁棒控制器组成,反步控制器包含RNN不确定观测器,鲁棒控制器则用来消除由于引入不确定... 展开更多; 关键词递归神经网络自适应控制反步控制动态摩擦补偿伺服系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

两电机调速系统的神经网络逆无模型自适应鲁棒解耦控制被引量：18: 2; 作者刘国海陈仁杰 +1 位作者张多周华伟《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期868-874,965,共8页; 为了解决非线性强耦合的多输入/输出的两电机调速系统存在较大负载扰动的问题,提出一种基于神经网络逆(neural network inverse,NNI)的鲁棒解耦控制策略。首先,根据逆系统理论,分析系统的可逆性,利用神经网络逼近原系统逆模型,将强耦合... 展开更多; 关键词两电机调速系统神经网络逆无模型自适应补偿控制解耦控制鲁棒控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

神经网络在伺服系统中进行摩擦力补偿的方法: 3; 作者王欣峰高伟《科学技术与工程》 2005年第19期1321-1323,共3页; 由于非线性摩擦力的存在,很难用传统的方法对其进行建模。首先讨论了摩擦力及其描述方法,在通过用神经网络对被控对象进行建模的基础之上,利用自适应逆模型神经网络控制器并联PID反馈控制器对控制对象中的摩擦力进行了补偿,并通过一直... 展开更多; 关键词伺服系统神经网络摩擦力补偿自适应逆模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于反步法的自适应神经网络EPS摩擦补偿被引量：4: 4; 作者赵林峰邵文彬 +1 位作者徐飞扬陈无畏《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期1454-1460,1474,共8页; 为消除EPS系统在制造和装配过程中造成的摩擦力矩个体差异的影响,本文中首先建立了EPS动力学模型,并考虑到转向系统摩擦的不确定性、非线性和个体差异,建立了基于Lu Gre模型的转向系统摩擦模型,设计了摩擦状态观测器。然后,提出了一种... 展开更多; 关键词电动助力转向摩擦补偿 LUGRE模型反步法自适应神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于摩擦补偿的起重机自动转载智能定位控制器设计: 5; 作者刘陈王卫辉 +1 位作者赵典齐彦林《机床与液压》北大核心 2013年第13期93-97,共5页; 为提高起重机自动化水平,改善其测量精度和速度,设计了基于PLC的门式起重机自动转载控制系统。针对非线性摩擦对转位系统性能的影响,采用自适应RBF神经网络对摩擦阻尼进行补偿,并通过推导分析了算法实现的可行性。仿真对比结果表明:自适... 展开更多; 关键词摩擦补偿自适应RBF神经网络 Stribeck模型起重机自动转载; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于递归神经网络的伺服系统自适应反步控制被引量：14: 1; 作者张鹏李颖晖肖蕾; 机构空军工程大学工程学院; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1475-1478,共4页; 文摘针对伺服系统的系统参数摄动和非线性动态摩擦补偿问题,提出基于递归神经网络(RNN)的自适应反步控制(RNABC)系统设计方法。RNABC系统由反步控制器和鲁棒控制器组成,反步控制器包含RNN不确定观测器,鲁棒控制器则用来消除由于引入不确定观测器而带来的逼近误差。由于自适应反步控制的自适应律源于Lyapunoy函数的,因此系统的稳定性得到了保证。仿真结果表明,对于系统参数摄动和非线性摩擦干扰RNABC能使伺服系统具有很好的跟踪性能。; 关键词递归神经网络自适应控制反步控制动态摩擦补偿伺服系统; Keywords recurrent-neural-network adaptive control backstepping control, dynamic friction compensation servo system; 分类号 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

题名两电机调速系统的神经网络逆无模型自适应鲁棒解耦控制被引量：18: 2; 作者刘国海陈仁杰张多周华伟; 机构江苏大学电气信息工程学院; 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期868-874,965,共8页; 基金国家自然科学基金项目(51577084) 江苏省高校自然科学研究重大项目(15KJA470002) 江苏省高校优势学科项目~~; 文摘为了解决非线性强耦合的多输入/输出的两电机调速系统存在较大负载扰动的问题,提出一种基于神经网络逆(neural network inverse,NNI)的鲁棒解耦控制策略。首先,根据逆系统理论,分析系统的可逆性,利用神经网络逼近原系统逆模型,将强耦合的两电机非线性系统线性化解耦为一伪线性复合系统。其次,针对两电机调速系统中负载扰动的问题,根据动态线性化理论,设计无模型自适应(model-freeadaptive,MFA)补偿控制器;将MFA补偿控制器与伪线性化复合系统相结合,以提高神经网络逆控制的两电机调速系统在负载扰动下的抗扰性能。基于Matlab/Simulink和PLC实验平台进行仿真和实验。实验结果表明:基于神经网络逆系统的MFA鲁棒控制策略不仅能很好地实现两电机转速与张力的解耦,还对负载扰动具有很强的抗扰性能。; 关键词两电机调速系统神经网络逆无模型自适应补偿控制解耦控制鲁棒控制; Keywords two-motor drive system neural network inverse model-free adaptive compensation control decoupling control robust control; 分类号 TM30 [电气工程—电机]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名神经网络在伺服系统中进行摩擦力补偿的方法: 3; 作者王欣峰高伟; 机构中国科学院西安光学精密机械研究所中科院研究生院; 出处《科学技术与工程》 2005年第19期1321-1323,共3页; 文摘由于非线性摩擦力的存在,很难用传统的方法对其进行建模。首先讨论了摩擦力及其描述方法,在通过用神经网络对被控对象进行建模的基础之上,利用自适应逆模型神经网络控制器并联PID反馈控制器对控制对象中的摩擦力进行了补偿,并通过一直流伺服系统的仿真试验,验证了该方法是可行的。; 关键词伺服系统神经网络摩擦力补偿自适应逆模型; Keywords servo system neural network friction compensation adaptive inverse model; 分类号 TP273.2 [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

题名基于反步法的自适应神经网络EPS摩擦补偿被引量：4: 4; 作者赵林峰邵文彬徐飞扬陈无畏; 机构合肥工业大学汽车与交通工程学院安徽江淮汽车集团股份有限公司技术中心; 出处《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期1454-1460,1474,共8页; 基金江苏省道路载运工具新技术应用重点实验室开放课题(BM20082061703) 国家自然科学基金(51675151 +1 种基金 U1564201 61673154和51375131)资助; 文摘为消除EPS系统在制造和装配过程中造成的摩擦力矩个体差异的影响,本文中首先建立了EPS动力学模型,并考虑到转向系统摩擦的不确定性、非线性和个体差异,建立了基于Lu Gre模型的转向系统摩擦模型,设计了摩擦状态观测器。然后,提出了一种基于反步法的自适应神经网络控制策略,对EPS的摩擦进行补偿,并通过Lyapunov稳定定理证明其稳定性。最后,进行仿真和硬件在环试验,结果表明:采用自适应神经网络控制策略改善了电机电流跟踪性能,加入摩擦补偿后提高了EPS的转向轻便性和回正性能,且在一定程度上抑制了因摩擦不确定性和EPS产品个体差异性造成的摩擦力矩波动。; 关键词电动助力转向摩擦补偿 LUGRE模型反步法自适应神经网络; Keywords EPS friction compensation LuGre model back-stepping adaptive neural network; 分类号 U463.6 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于摩擦补偿的起重机自动转载智能定位控制器设计: 5; 作者刘陈王卫辉赵典齐彦林; 机构第二炮兵工程大学二系 [; 出处《机床与液压》北大核心 2013年第13期93-97,共5页; 文摘为提高起重机自动化水平,改善其测量精度和速度,设计了基于PLC的门式起重机自动转载控制系统。针对非线性摩擦对转位系统性能的影响,采用自适应RBF神经网络对摩擦阻尼进行补偿,并通过推导分析了算法实现的可行性。仿真对比结果表明:自适应RBF神经网络对非线性摩擦补偿效果较好,能够实现准确的位置跟踪与定位,并使吊载的摆动在容许范围内。; 关键词摩擦补偿自适应RBF神经网络 Stribeck模型起重机自动转载; Keywords friction compensation adaptive RBF neural network Stribeck model Crane automatically reproduced; 分类号 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	基于递归神经网络的伺服系统自适应反步控制	张鹏李颖晖肖蕾	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2008	14	在线阅读下载PDF 职称材料
2	两电机调速系统的神经网络逆无模型自适应鲁棒解耦控制	刘国海陈仁杰张多周华伟	《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心	2019	18	在线阅读下载PDF 职称材料
3	神经网络在伺服系统中进行摩擦力补偿的方法	王欣峰高伟	《科学技术与工程》	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于反步法的自适应神经网络EPS摩擦补偿	赵林峰邵文彬徐飞扬陈无畏	《汽车工程》 EI CSCD 北大核心	2018	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种基于摩擦补偿的起重机自动转载智能定位控制器设计	刘陈王卫辉赵典齐彦林	《机床与液压》北大核心	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料