典型文献
基于RRNN的破障武器滑模控制
文献摘要:
为了提高某破障武器随动系统响应的快速性和准确性,对其进行神经网络滑模控制研究.结合伺服系统的模型,引入脊波递归神经网络(RRNN)对模型动态自适应逼近,可有效提高响应速度和鲁棒性.通过脊波递归神经网络滑模控制器(RRNN-SMC),有效地抑制了扰动、参数变化等非线性因素的影响.最后,采用粒子群优化算法对脊波参数和链接权值进行优化,可以有效降低滑模抖振的影响.通过仿真实验发现,该方法能够保证随动系统的稳定性,加快动态实时响应的速度,提高随动控制的精度.
文献关键词:
破障武器;脊波递归神经网络;滑模变结构;粒子群算法
中图分类号:
作者姓名:
唐东;高强;侯远龙;史蒂芬;周生龙;刘宇祺
作者机构:
南京理工大学机械工程学院,南京 210000;南京工程学院工业中心,南京 211000
文献出处:
引用格式:
[1]唐东;高强;侯远龙;史蒂芬;周生龙;刘宇祺-.基于RRNN的破障武器滑模控制)[J].电光与控制,2022(01):37-41,110
A类:
RRNN,破障武器,脊波递归神经网络
B类:
随动系统,系统响应,快速性,伺服系统,动态自适应,逼近,高响应速度,滑模控制器,SMC,参数变化,非线性因素,粒子群优化算法,波参数,权值,滑模抖振,实时响应,滑模变结构,粒子群算法
AB值:
0.224385
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