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RBF神经网络在静电悬浮位置控制中的应用
文献摘要：
静电悬浮位置控制系统具有非线性、时变性的特点,传统的控制方法不能有效抑制扰动的影响.针对该问题提出了一种神经网络与PID相结合的RBF-PID控制策略.以球形样品为例分析其受力情况,推导出静电悬浮位置控制系统的机理模型.搭建基于RBF-PID控制器的静电悬浮位置控制系统,并根据仿真结果实时在线调整控制参数.仿真结果表明,当样品带电量从10-9 C突变至3×10-9 C时,RBF-PID控制器只需0.12 s即可使样品达到稳定状态.实验结果表明,当样品处于加热状态时,实时调整参数后系统的平均绝对误差为0.0416 mm,控制效果比传统PID控制策略提高了70％.所提出的控制方法辨识精度高,具有比传统PID方法更强的鲁棒性和稳定性.
文献关键词：
静电悬浮;位置控制系统;RBF神经网络
中图分类号：
作者姓名：
陆潇晓;刘晓珂;李虎;郑福;孙志斌;于强
作者机构：
中国科学院国家空间科学中心 北京 100190;中国科学院大学计算机科学与技术学院 北京 100049
文献出处：
引用格式：
[1]陆潇晓;刘晓珂;李虎;郑福;孙志斌;于强-.RBF神经网络在静电悬浮位置控制中的应用)[J].空间科学学报,2022(05):952-960
A类：
静电悬浮
B类：
RBF,位置控制系统,时变性,PID,形样,受力情况,机理模型,结果实,实时在线,在线调整,调整控制,控制参数,带电,电量,品达,稳定状态,热状态,调整参数,平均绝对误差,辨识精度,鲁棒性和稳定性
AB值：
0.272319
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