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建立了以气缸和气动阀为主的电力机器人位置控制系统的动力模型．根据系统的非线性特点，引入神经网络控制策略．利用神经网络自学习、非线性映射等特点，设计出基于BP网络的PID控制器，并进行仿真．结果表明，这种控制策略，能明显地改善系统的动静态性能，可以实现气缸活塞全行程任意位置的精确定位．
基于神经网络控制的电力机器人位置控制系统研究
【摘 要】
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建立了以气缸和气动阀为主的电力机器人位置控制系统的动力模型．根据系统的非线性特点，引入神经网络控制策略．利用神经网络自学习、非线性映射等特点，设计出基于BP网络的PID控制
【机 构】
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许昌学院电气信息工程学院
【出 处】
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河南科学
【发表日期】
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2007年2期
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