【摘 要】
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针对阀控缸电液位置伺服系统非线性建模问题,采用神经网络进行系统模型辨识。采用LM遗传算法对三层BP神经网络的权值和阈值进行修正,通过训练系统的输入/输出数据建立非线性
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针对阀控缸电液位置伺服系统非线性建模问题,采用神经网络进行系统模型辨识。采用LM遗传算法对三层BP神经网络的权值和阈值进行修正,通过训练系统的输入/输出数据建立非线性系统辨识模型。基于此模型,设计模糊PI控制器,利用智能权函数在线自动调整和修改模糊控制器的规则。利用x PC技术建立阀控缸伺服实验台,以实验台阶跃输出信号作为改进BP神经网络辨识信号,以实验台正弦输出信号作为验证信号。实验表明：该神经网络辨识模型的可信性得以验证;通过对比智能权函数模糊PI控制器和模糊控制器的实验曲线,表明前者控制效果更好。
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