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基于Elman网络的液压系统辨识
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摘要
针对存在着非线性的液压伺服系统,本文提出采用Elman网络实现对系统的辨识。Elman网络具有计算量小、泛化能 力强、可以实现对动态系统的辨识等特点。仿真结果表明,该网络及其辨识结构学习效率高、逼近速度快和不需要对系统的先 验知识,可以实现对液压伺服系统的辨识。
作者
赵春涛
赵克定
邵鸿德
张业建
机构地区
哈尔滨工业大学机械电子工程系
宝钢股份有限公司设备部
出处
《机床与液压》
北大核心
2003年第1期129-130,共2页
Machine Tool & Hydraulics
关键词
液压伺服
系统辨识
ELMAN网络
分类号
TP271.31 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
引文网络
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王常虹,徐立新,庄显义,高晓智.
一种局部递归神经网络模型及其在动态系统辨识中的应用[J]
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JIA Chun-yu LIU Hong-min.
Fuzzy Shape Control Based on El man Dynamic Recursion Network Prediction Model[J]
.Journal of Iron and Steel Research(International),2006,13(1):31-35.
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梁颖杏,周永华,黄炜.
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JIA Chun-yu SHAN Xiu-ying NIU Zhao-ping.
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韩璞,董泽,张倩.
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.机械工程与自动化,2005(6):48-49.
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施韦策G 布鲁勒H 特拉克斯勒A 虞烈 袁崇军 译.主动磁轴承基础、性能及应用[M].北京:新时代出版社,1997..
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张钢,虞烈,谢友柏.
电磁轴承的发展与研究[J]
.轴承,1997(10):13-17.
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.工程力学,1997,14(A02):563-568.
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陈学峰,梁培钧.
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机床与液压
2003年 第1期
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