摘要: 针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果.
中图分类号:
温肇东,王占林,祁晓野,鲍莉娜. 复合舵机的神经网络自校正控制[J]. 北京航空航天大学学报, 2007, 33(11): 1295-1298.
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