共 1 条
基于神经网络的人工肌非线性控制
被引：4
作者：
田社平
林良明
颜国正
机构：
[1] 上海交通大学信息检测技术及仪器系,上海交通大学信息检测技术及仪器系,上海交通大学信息检测技术及仪器系上海,上海,上海
来源：
关键词：
人工肌;
神经网络;
逆系统方法;
非线性控制;
D O I：
10.16183/j.cnki.jsjtu.2001.05.018
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
运用非线性控制的逆系统方法 ,提出了一种基于神经网络的人工肌非线性控制方案 .由原系统导出 n- m阶逆系统模型 ,并与原系统一起构成具有反馈结构的伪线性系统 ,从而可方便地运用线性控制理论完成对控制系统的设计 .用 BP神经网络逼近逆系统模型 ,并借助于递推预报误差算法来训练神经网络 ,该算法与传统的 BP算法相比具有更好的收敛特性 .设计了一个具有单关节的人工肌试验系统 .给出了人工肌关节跟踪正弦波和矩形波参考信号的试验结果 .与传统的线性控制方案比较 ,基于神经网络的人工肌非线性控制方案能够得到更快的控制速度和更高的控制精度 .
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页数：4
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