【摘 要】
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该文提出了一种基于小脑模型神经网络（CMAC）和PID的并行控制算法，以得到高精度的电液伺服系统位置跟踪性能。PID控制器实现反馈控制以保证系统的稳定性，同时一个非线性跟踪微分器
【机 构】
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浙江大学宁波理工学院,常州信息职业技术学院
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该文提出了一种基于小脑模型神经网络（CMAC）和PID的并行控制算法，以得到高精度的电液伺服系统位置跟踪性能。PID控制器实现反馈控制以保证系统的稳定性，同时一个非线性跟踪微分器（NTD）用来给PID控制器提供高质量微分信号。而CMAC用作前馈补偿器实现系统的逆动态模型，并行控制器的输出作为系统的控制动作。通过CMAC的学习过程使PID输出趋于零，从而使系统的控制作用由CMAC产生。数字仿真的结果证明了该并行算法有很高的跟踪能力和抗干扰性，并且响应速度非常快。
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