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建立了一个新的输入-输出反馈神经网络结构用于超声马达速度辨识.给出了以驱动电压的幅值和驱动频率为控制量的双模式速度控制器,推导了辨识器和控制器的动态递归反传算法.数值模拟结果表明,辨识器能比较精确地描述马达的输入-输出关系,双模式神经网络控制器对多种形式的参考速度,都有很好的控制效果.
基于输入输出回归神经网络的超声马达辨识和速度控制
【摘 要】
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建立了一个新的输入-输出反馈神经网络结构用于超声马达速度辨识.给出了以驱动电压的幅值和驱动频率为控制量的双模式速度控制器,推导了辨识器和控制器的动态递归反传算法.数
【机 构】
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吉林大学数学学院,长春,130012吉林大学计算机科学与技术学院,国家教育部符号计算与知识工程重点实验室,长春,130012;
【出 处】
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自动化学报
【发表日期】
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2003年4期
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