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基于一种改进的径向基函数网络,提出一种电液伺服系统自学习动态补偿控制算法。控制器包括1个神经网络动态补偿控制器和1个神经网络自学习控制器。算法用于承受交变负载变化的阀控缸电液速度伺服系统的动态补偿控制,取得了令人满意的仿真及实验结果。
基于RBFMCN网络的电液速度伺服系统的动态补偿控制算法
【摘 要】
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基于一种改进的径向基函数网络,提出一种电液伺服系统自学习动态补偿控制算法。控制器包括1个神经网络动态补偿控制器和1个神经网络自学习控制器。算法用于承受交变负载变化
【机 构】
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中国电力科学研究院北京电研智深控制技术有限公司北京市100085,国家电力公司动力经济研究中心北京市100761,东北大学机械工程及自动化学院沈阳市110006,甘肃工业大学热能及动力工程系兰州市73
【出 处】
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中国机械工程
【发表日期】
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2001年2期
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