【摘 要】
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从电液伺服协调加载系统的特点出发，提出一种基于神经网络的在线自学习ＰＳＤ控制方法。该方法简单、实用，便于在线实现。控制器无须事先训练，参数选取极具一般性，适用范围广，控制精度高
【机 构】
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西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室
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从电液伺服协调加载系统的特点出发，提出一种基于神经网络的在线自学习ＰＳＤ控制方法。该方法简单、实用，便于在线实现。控制器无须事先训练，参数选取极具一般性，适用范围广，控制精度高且鲁棒性强。采用这一方法实现了对某大型电液伺服结构试验装置的协调加载控制，控制品质优良。
Based on the characteristics of electro-hydraulic servo coordinated loading system, a self-learning PSD control method based on neural network is proposed. The method is simple, practical and easy to implement online. The controller does not need to be trained in advance. The parameter selection is very general, suitable for a wide range of applications, with high control accuracy and robustness. This method is used to realize the coordinated load control of a large electro-hydraulic servo structure test device with good control quality.
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