%0 Journal Article
%T 直驱式伺服系统的神经网络自适应滑模控制
%A 蔚永强
%A 郭宏
%A 谢占明
%J 电工技术学报
%P 74-79
%D 2009
%X 针对直接驱动(DDV)伺服系统中由于参数变化、齿槽效应以及液动力负载扰动所造成的跟踪性能降低的问题,提出一种神经网络自适应滑模控制策略,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,并通过与比例微分算法(PD)的并行控制,改善神经网络参数的收敛,降低局部极小现象发生的可能性,增强系统的稳定性。仿真结果表明该方法不仅使系统具有良好的跟踪性能和强的鲁棒性,还有效地消除了高频抖振现象。
%K 直接驱动阀
%K 径向基函数神经网络
%K 自适应滑模控制
%K 并行控制
%K 鲁棒性
%U http://www.ces-transaction.com/CN/abstract/abstract313.shtml