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动态伺服系统改进对角回归网络跟踪控制(英文)
1
作者
王卫红
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第19期5188-5190,5213,共4页
将对角回归神经网络(DRNN)和径向基函数网络(RBF)相结合,提出一种改进对角回归神经网络结构(IDRNN),使其既有局部逼近的优点,又具有动态网络的特性。推导了权值更新算法。针对转台动态伺服系统,设计了基于该网络的复合跟踪控制器,该控...
将对角回归神经网络(DRNN)和径向基函数网络(RBF)相结合,提出一种改进对角回归神经网络结构(IDRNN),使其既有局部逼近的优点,又具有动态网络的特性。推导了权值更新算法。针对转台动态伺服系统,设计了基于该网络的复合跟踪控制器,该控制器由辨识器、前馈控制器和反馈控制器组成,直接将辨识器的拷贝作为前馈控制器。对两种典型动态伺服系统的仿真结果表明,改进DRNN控制器能够进一步提高系统的动态跟踪能力,且收敛速度快,计算量小,更适合实时控制。
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关键词
改进对角回归网络
动态伺服系统
转台
跟踪控制
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职称材料
题名
动态伺服系统改进对角回归网络跟踪控制(英文)
1
作者
王卫红
机构
北京航空航天大学自动控制系
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第19期5188-5190,5213,共4页
基金
Beijing Elitist Plan under 20071D1600600408.
文摘
将对角回归神经网络(DRNN)和径向基函数网络(RBF)相结合,提出一种改进对角回归神经网络结构(IDRNN),使其既有局部逼近的优点,又具有动态网络的特性。推导了权值更新算法。针对转台动态伺服系统,设计了基于该网络的复合跟踪控制器,该控制器由辨识器、前馈控制器和反馈控制器组成,直接将辨识器的拷贝作为前馈控制器。对两种典型动态伺服系统的仿真结果表明,改进DRNN控制器能够进一步提高系统的动态跟踪能力,且收敛速度快,计算量小,更适合实时控制。
关键词
改进对角回归网络
动态伺服系统
转台
跟踪控制
Keywords
improved Diagonal Recurrent Neural Network
dynamic servo system
simulator
tracking control
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态伺服系统改进对角回归网络跟踪控制(英文)
王卫红
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
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