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题名基于BOWA小脑模型的高精度稳定电动加载系统
被引量:7
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作者
杨波
黄耀达
台钰莹
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机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
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出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期734-743,共10页
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文摘
随着电动加载系统的不断发展,对控制精度、动态特性和稳定性提出了更高的要求,常规的小脑模型(CMAC)和PD控制相结合的复合控制策略难以满足加载指标要求。针对无人机舵机电动加载系统的控制需求,提出了一种基于平衡学习、最优权值和自适应学习率的新型小脑模型(BOWA-CMAC)复合控制策略,它在保留小脑模型算法正常学习过程的同时,避免了算法的过学习现象,保证了系统的稳定,同时提高了跟踪精度和动态特性。仿真和实验结果表明,BOWA-CMAC复合控制策略具有很强的鲁棒性,抑制了加载系统的多余力矩,保证了系统的稳定性,有效提高了系统的跟踪精度和动态特性,非常适合于实时控制。
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关键词
电动加载系统
BOWA-CMAC
平衡学习法
最优权值法
学习率
稳定性
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Keywords
electric loading
BOWACMAC
balance learning
optimal weight
learning rate
stability
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分类号
V242.4
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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