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基于神经网络延时预测的自适应网络控制系统 总被引:2,自引:0,他引:2
针对网络控制系统存在着随机、时变、不确定的信息传输延时,采用带有时间戳的线性神经网络(TSLNN)进行在线延时预测,实时地获得当前采样周期的网络传输延时预测值.该方法选取3个先验的网络实测延时值作为神经网络的输入样本,选用widrow-hoff学习规则作为神经网络的训练算法;应用网络传输延时预测值,并采用一阶Pade方法,对数学模型中的延时环节进行线性化处理,从而获得无刷直流电机调速网络控制系统的线性数学模型;最后,利用模型参考自适应控制方法(MRAC)设计闭环控制器.仿真结果表明,将基于TSLNN在线延时预测的MRAC方法应用于无刷直流电机调速网络控制系统中,可以获得令人满意的系统动、静态性能. 相似文献
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介绍了电极两种减寸量设置方式,即平摇动方式和球摇动方式,对两者做了区分与比较,并在Cimatron软件中对电极两种减寸量的编程方式进行了演示.介绍了电极的加工工艺流程及常见的电极夹具与夹具系统.总结了Cimatron软件抽取电极的通用流程.
一、引言
电火花加工技术是历史最悠久的特种加工方法,在模具制造业、航空和航天、电子等众多领域得到了广泛的应用.电火花放电加工是分别把工件和工具制作成两个电极,利用两极间脉冲火花放电产生的热能,熔化、蒸发和抛出工件电极材料,达到加工工件的目的. 相似文献
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