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基于GA-RBF算法的FUZZY-RBF交流伺服系统控制
引用本文:梁勇飞,侯远龙,朱忠贺,刘兰强.基于GA-RBF算法的FUZZY-RBF交流伺服系统控制[J].兵工自动化,2017,36(4):58-62.
作者姓名:梁勇飞  侯远龙  朱忠贺  刘兰强
作者单位:南京理工大学机械工程学院,南京,210094;南京理工大学机械工程学院,南京,210094;南京理工大学机械工程学院,南京,210094;南京理工大学机械工程学院,南京,210094
摘    要:针对某火箭破障武器交流伺服系统的不确定性和非线性等问题,设计基于GA-RBF算法的FUZZY-RBF神经网路控制方法.将GA算法和RBF神经网络结合起来作为系统辨识器用来优化FUZZY-RBF控制器的权值、节点和中心矢量等参数,并通过半实物仿真实验进行验证.半实物仿真结果表明:该控制策略能满足某火箭破障武器精度控制指标,保证其交流伺服系统控制的精度和稳定性,具有很强的自适应性和鲁棒性.

关 键 词:某火箭破障武器  交流伺服系统  FUZZY-RBF神经网络控制  GA-RBF算法
收稿时间:2017/4/18 0:00:00

FUZZY-RBF Neural Network AC Servo Control System Based on GA-RBF Algorithm
Liang Yongfei.FUZZY-RBF Neural Network AC Servo Control System Based on GA-RBF Algorithm[J].Ordnance Industry Automation,2017,36(4):58-62.
Authors:Liang Yongfei
Affiliation:School of Mechanical Engineering , Nanjing University of Science & Technology , Nanjing 210094, China
Abstract:Aiming at the uncertainty and non-linearity of rocket barrier-breaking weapon AC servo system, design FUZZY-RBF neural network control method based on GA-RBF algorithm. Combine GA algorithm with RBF neutral network to realize system identifier for optimizing FUZZY-RBF controller parameters such as weight value, node and center vector. Then verify it by semi-physical simulation test. The semi-physical simulation results show that the control strategy can satisfy the rocket barrier-breaking precision control index and ensure the AC servo system control accuracy and stability. It has strong adaptability and robustness.
Keywords:rocket barrier-breaking weapon  AC servo system  FUZZY-RBF neural network control  GA-RBF algorithm
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