压电执行器 NLDDS及神经网络非线性建模与控制
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Research of NLDDS and Neural Network for Modeling,Forecasting and Control of a Piezo-actuator
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    本文采用非线性动态数据系统 (NLDDS) 建模方法和非线性递推最小二乘算法,对具有迟滞非线性特性的压电陶瓷微进给执行器的动态特征进行了建模、预报与控制,并且用人工神经网络对该类系统的建模与控制进行仿真。结果证明上述方法在一定程度上是可行的和有效的。

    Abstract:

    The nonlinear dynamic data system (NLDDS) and nonlinear recursive least square (NLRLS)methods are used for modeling,forecasting and control of a piezoelectric actuator with nonlinear hysteresis characteristics in this paper. Neural network is also used for simulation for this purpose. Results of above research show that these methods are feasible and effective.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李圣怡,邹向阳,吴振峰.压电执行器 NLDDS及神经网络非线性建模与控制[J].国防科技大学学报,1992,14(2):5-11.
Li Shengyi, Zou Xiangyang, Wu Zhenfeng. Research of NLDDS and Neural Network for Modeling,Forecasting and Control of a Piezo-actuator[J]. Journal of National University of Defense Technology,1992,14(2):5-11.

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  • 收稿日期:1992-01-02
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  • 在线发布日期: 2015-07-04
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