基于 CMAC 神经网络的液压电梯实时控制研究

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本文在CMAC的基础上提出一种实时控制算法。算法以时间为CMAC的输入矢量,在结构上与PD控制复合构成控制器。文中对电梯速度曲线的离线和在线两种学习方法进行了讨论和实验,结果表明采用离线学习的CMAC控制器较CMAC在线学习控制器和常规的PID具有更优良的控制品质。 This paper proposes a real-time control algorithm based on CMAC. The algorithm takes the time as the input vector of CMAC and composes controller with the PD control in structure. In this paper, two learning methods of offline and online elevator speed curves are discussed and tested. The results show that CMAC controller with offline learning has better control quality than CMAC online learning controller and conventional PID.
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