基于神经网络的主动隔振控制技术

针对主动隔振系统存在的非线性,提出一种基于BP网络控制器的主动控制方法。由于系统次通道使得网络权值无法直接利用振动误差信号调整,提出一种改进的同时扰动自适应算法,并证明该算法在数学期望上是一种随机梯度法。试验研究结果表明:与传统的自适应前馈控制方法相比,所提出的方法对于存在非线性的周期性振动的隔振效果更明显。

基于CMAC网络的主动隔振控制技术

针对主动隔振系统存在非线性,提出一种基于CMAC神经网络控制器的主动控制方法。由于系统的次通道使得控制器参数无法直接利用振动误差信号来调整,提出一种改进的同时扰动自适应算法,并证明该算法在数学期望上是一种随机梯度法。针对系统的非线性情况进行了仿真和试验研究,结果表明:与传统的FXLMS自适应前馈控制方法相比,所提出的方法对于存在非线性的周期性振动的隔振效果明显。