【摘 要】
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由于磁滞非线性现象,导致超磁致致动器(GMA)在开环系统中产生了定位误差,在闭环系统中造成了系统不稳定。为了克服该问题,应用PID神经网络系统,提出了一种实时滞回补偿控制策
【机 构】
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武汉理工大学智能制造与控制研究所,武汉理工大学自动化学院,南昌工程学院机械与动力系,武汉
【基金项目】
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国家863计划(2003AA414011),, 湖北工业大学现代制造质量工程湖北省重点实验室(LMQ2006A01),, 南昌工程学院青年基金项目(2006KJ014)
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由于磁滞非线性现象,导致超磁致致动器(GMA)在开环系统中产生了定位误差,在闭环系统中造成了系统不稳定。为了克服该问题,应用PID神经网络系统,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以实现GMA的精密位移跟踪控制。PID神经网络是依据GMA的滞回特性构造的,通过反馈误差学习方案在线自适应学习GMA的逆滞回模型。通过仿真,结果表明该控制策略能够适应GMA滞回特性随机械负载的变化,在线建立GMA的滞回逆模型,从而消除滞回非线性,实现GMA的精密定位。
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