阀控非对称缸系统神经网络多逆模型切换控制研究

来源 :西安交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liyang137963
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为提高存在负叠合量的阀控非对称缸系统的控制性能,提出基于神经网络的逆系统控制方法,利用神经网络逼近的逆模型与原系统复合,将复杂非线性系统转变为线性系统进行控制,建立了阀控非对称缸系统的数学模型,系统在(x 0,u)的邻域内存在相对阶,证明了系统的可逆性;采用基于遗传算法改进的BP神经网络(GA-BP)求解逆模型,并针对伺服阀存在负叠合量,以及流态存在层流和紊流两种状态的问题,建立系统的多个逆模型集,提高了逆系统的求解精度。利用AMESIM和Simulink联合仿真平台,基于参考速度切换的原则,对系统采用比
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