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基于归一化RBFNN的执行器非线性模型及其特性补偿

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摘要

执行器的动态非线性特性是影响控制系统控制效果的一个重要因素,采用归一化径向基函数神经网络NRBFNN,通过竞争学习算法RPCl确定RBF中心,用递归最小二乘法估计网络的输出权值,建立了执行器动态非线性特性模型及其逆模型,通过信号补偿方式来改善执行器的动态特性,仿真结果表明了该方法的有效性.

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来源
《南京工程学院学报（自然科学版）》 |2005年第4期|8-13|共6页
作者
刘志远; 董学育;
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作者单位

南京工程学院动力工程系,江苏,南京,210013;

南京工程学院仿真部,江苏,南京,210013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
建模; 径向基函数神经网络; 执行器; 非线性特性; 补偿;

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