【摘 要】
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针对微操作平台的迟滞非线性和时变性,提出单神经元PID控制策略来对其进行运动跟踪控制,从而提高平台的运动精确性和响应快速性。采用RBF神经网络辨识器对微操作平台的梯度信
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针对微操作平台的迟滞非线性和时变性,提出单神经元PID控制策略来对其进行运动跟踪控制,从而提高平台的运动精确性和响应快速性。采用RBF神经网络辨识器对微操作平台的梯度信息进行在线辨识,利用单神经元网络学习算法完成PID参数的在线自整定,实现微操作平台的自适应运动跟踪控制。为说明所提出控制方法的可行性,将其与普通PID控制方法进行了比较分析,实验结果表明,单神经元PID与普通PID控制的位移误差范围分别为-0.50.5μm、-2.52.5μm,调整时间分别为0.1s、0.4s,所提出控制方法具有更好的控制精
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