【摘 要】
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为了提高控制系统的控制性能,实现自适应控制,提出了一种基于神经网络模型的参数辨识方法.首先,为一台未知参数的直流电机设计了基于DSP(数字信号处理器)的控制器,再通过采集
【基金项目】
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西安文理学院专项科研基金资助项目(KY200522)
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为了提高控制系统的控制性能,实现自适应控制,提出了一种基于神经网络模型的参数辨识方法.首先,为一台未知参数的直流电机设计了基于DSP(数字信号处理器)的控制器,再通过采集卡获取大量的实时观测数据,然后对数据进行预处理,将预处理后的数据按照神经网络辨识的原理完成模型辨识.通过比较直流电机实际阶跃响应与模型阶跃响应,对辨识模型进行检验,最后设计了该系统的PI校正装置.结果表明该方法可操作性强、辨识精度高、应用性强.
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