【摘 要】
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获取执行环节的模型是进行系统分析、预测和控制器设计的基础。该文针对工业中常用的磁粉制动器进行了深入研究,通过分析其工作机理,指出转矩控制非线性因素和不确定因素的来
【机 构】
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南京理工大学机械工程学院,总装备部工程兵西安军代室
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获取执行环节的模型是进行系统分析、预测和控制器设计的基础。该文针对工业中常用的磁粉制动器进行了深入研究,通过分析其工作机理,指出转矩控制非线性因素和不确定因素的来源;进而采用神经网络辨识的方法获取磁粉制动器激磁电流与制动扭矩之间的映射关系。为了避免参数陷入局部极小并提高学习效率,引入误差饱和抑制函数来防止网络学习的早熟。实验结果表明,本文所设计的神经网络辨识器辨识精度较高,弥补了此前文献中近似拟合的不足,为随后设计随动负载模拟器中的摩擦阻力矩控制器奠定了良好基础。
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