自適應(yīng)控制在隨動系統(tǒng)測試裝置中的應(yīng)用與研究.pdf

1、關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自適應(yīng)結(jié)合的研究，近年來已經(jīng)成為智能控制學(xué)科的熱點(diǎn)之一。由于自適應(yīng)控制具有很強(qiáng)的魯棒性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則具有自學(xué)習(xí)功能和良好的容錯能力，研究如何把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自適應(yīng)控制結(jié)合起來，發(fā)揮各自的優(yōu)勢，對控制理論與應(yīng)用研究具有重要的意義。 本文針對隨動加載與測試系統(tǒng)，主要對其中的阻力矩加載系統(tǒng)建模與控制等方面進(jìn)行研究。本文首先闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本問題和理論，詳細(xì)研究了典型的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP網(wǎng)絡(luò)）的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練算法，針對BP網(wǎng)絡(luò)

2、訓(xùn)練算法速度較慢且易于陷入局部極小點(diǎn)的不足，提出LM-BP算法。 接著本文研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型辨識問題，分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的基本結(jié)構(gòu)，討論了BP網(wǎng)絡(luò)辨識問題。并采集了一組磁粉制動器恒速下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)離線的正模型辨識，并分析了辨識結(jié)果。 最后，本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自適應(yīng)相結(jié)合的方法構(gòu)造了基于辨識模型的智能控制器。接著結(jié)合阻力矩加載系統(tǒng)的控制研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間接自校正控制器算法，并進(jìn)行了仿真研究。經(jīng)