安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2011B186)
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 相关作者：赵海波周向红更多>>
- 相关机构：安徽省工程技术研究中心铜陵学院中国电子科技集团公司第四十三研究所更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 双电机驱动伺服系统的反步控制被引量：1
- 2012年
- 双电机驱动伺服系统中存在齿隙非线性,从而降低系统跟踪响应速度、稳态精度及其抗干扰能力,为了削弱齿隙非线性对系统产生的不利影响,应用反步控制方法,引入虚拟控制量的概念,通过逐步递推选择Lyapunov函数,设计了基于状态反馈的控制器,并进行了稳定性分析。仿真结果表明,所提出的控制策略不需要知道系统内部不确定性参数,控制系统具有良好的位置跟踪性能和较强的鲁棒性。
- 赵海波周向红
- 关键词：齿隙非线性反步控制双电机驱动
- 双电机驱动伺服系统的控制与仿真研究被引量：3
- 2012年
- 研究双电机驱动伺服系统优化控制问题,双电机驱动伺服系统中存在齿隙非线性,从而降低系统跟踪响应速度、稳态精度及抗干扰能力,为了削弱齿隙非线性对系统产生的不利影响,提出了一种新的控制方法,采用遗传算法和RBF神经网络相结合。针对RBF神经网络控制器参数难以确定的问题,对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。最后在双电机驱动伺服系统中进行了仿真,结果表明系统跟踪响应速度快,稳态精度高,抗干扰能力强,具有较高的鲁棒性,证明所提出的控制策略是有效的。
- 赵海波
- 关键词：双电机驱动遗传算法神经网络
- 基于改进遗传RBF神经网络的双电机驱动伺服系统控制被引量：2
- 2011年
- 针对常规遗传算法的缺陷,提出了一种基于改进遗传算法和RBF神经网络相结合的控制方法。该方法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。最后在双电机驱动伺服系统中进行了仿真试验,结果表明所提出的控制策略是有效的。
- 赵海波
- 关键词：遗传算法RBF神经网络双电机驱动
