【摘 要】
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针对气动驱动系统的强非线性特性，本文采用基于小脑模型（CMAC）神经网络和PD的复合控制结构，用于气动六自由度并联平台各驱动关节的轨迹跟踪控制，以提高系统的跟踪精度和抗干扰能力
【机 构】
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中国民用航空总局航空安全技术中心,北京航空航天大学
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针对气动驱动系统的强非线性特性，本文采用基于小脑模型（CMAC）神经网络和PD的复合控制结构，用于气动六自由度并联平台各驱动关节的轨迹跟踪控制，以提高系统的跟踪精度和抗干扰能力。CMAC网络采用不均匀的输入量化函数，在零值误差附近增加量化等级，以提高系统的控制精度；而在误差较大处减小输入量化级数，从而在不增加存储空间的情况下，加大输入信号的范围。系统的仿真和实验结果都表明，与PD控制相比，该方法能有效地提高系统的轨迹跟踪精度。
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