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基于RBF神经网络补偿的永磁同步直线电机的迭代学习控制
基于RBF神经网络补偿的永磁同步直线电机的迭代学习控制
来源 :科技创新与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fooguo3007
【摘 要】
:
文章提出了一种基于迭代学习算法与径向基函数(RBF)网络的复合控制方法,此方法用来实现永磁直线电机系统在一个有限的时间段内,对一期望的轨迹进行精密的运动跟踪。迭代学习算
【作 者】
:
贾贺帅
【出 处】
:
科技创新与应用
【发表日期】
:
2016年21期
【关键词】
:
直线电机
RBF神经网络
永磁直线电机
控制仿真
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文章提出了一种基于迭代学习算法与径向基函数(RBF)网络的复合控制方法,此方法用来实现永磁直线电机系统在一个有限的时间段内,对一期望的轨迹进行精密的运动跟踪。迭代学习算法通过对系统误差的学习不断调整输入量,以无限逼近期望轨迹。径向基函数网络通过在线参数的调整,以实现对系统的扰动补偿。
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