【摘 要】
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根据恒压网络条件下的静液传动系统的特点,建立用于转速控制的二自由度动力学模型。针对恒压网络静液传动系统的参数摄动和不确定性,选择液压泵/马达的角速度和角加速度为控
【机 构】
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哈尔滨工业大学汽车工程学院,哈尔滨工业大学机电工程学院,浙江大学流体传动及控制国家重点实验室
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根据恒压网络条件下的静液传动系统的特点,建立用于转速控制的二自由度动力学模型。针对恒压网络静液传动系统的参数摄动和不确定性,选择液压泵/马达的角速度和角加速度为控制变量,设计一种神经网络自适应滑模控制器,采用径向基函数神经网络（RBFNN）取代滑模切换控制部分,利用其在线学习功能,对系统的不确定因素进行自适应补偿,应用李亚普诺夫稳定性理论推导网络权值的在线自适应率,保证闭环控制系统的稳定性。在模拟试验台上进行了阶跃信号和斜坡信号的转速控制响应分析,并与常规PID控制以及基于神经网络的PID（NNPID）控
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