【摘 要】
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针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal recurrent neural network,DRNN)的逆控制方法.逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)
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针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal recurrent neural network,DRNN)的逆控制方法.逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器.该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素.仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能.控制器的运算量小,能够满足实时
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