【摘 要】
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探讨了一种基于粒子群优化算法的RBF网络补偿的自适应滑膜控制设计以及仿真方法的分析。首先对被控系统进行数学建模,其后设计RBF神经网络网络补偿器。在补偿器的设计过程中,
【机 构】
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上海市上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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探讨了一种基于粒子群优化算法的RBF网络补偿的自适应滑膜控制设计以及仿真方法的分析。首先对被控系统进行数学建模,其后设计RBF神经网络网络补偿器。在补偿器的设计过程中,采用RBF神经网络逼近算法,并在RBF神经网络中使用粒子群优化算法对神经网络权值进行优化。相比于多层前馈BP网络,RBF网络由于具有良好的泛化能力、网络结构简单、可避免不必要和冗长的计算而备受关注,且能在一个紧凑集和任意精度下逼近任何非线性函数。通过机械臂具体实例仿真,验证了设计方法的理论正确性。
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