基于函数链神经网络的模型构造及控制研究

摘要：

通过对热驱动部件的理论分析,确定参数待定的热驱动部件数学模型.针对现有数学模型中多阶指数函数拟合算法的复杂性,提出一种基于函数链神经网络(FLANN)的多阶指数函数逐级递推式拟合算法.根据不同时间常数的指数函数具有不同平衡时间的特点,采用基于FLANN一阶指数函数拟合算法,逐步确定多阶指数函数对应项的待定参数,建立热驱动部件的数学模型.应用多模控制和模糊切换策略,对具有大进给力的纳米级驱动部件进行控制,试验表明系统具有快速响应和高精度,并实现了平稳过渡,证明了基于FLANN的算法构建的控制模型具有精度高、收敛性好以及简单实用等优点.

关键词： 热驱动部件 数学模型 多模态控制 函数链神经网络

作者: 陈罡 周奇才 胡旭晓

作者单位: 同济大学机械工程学院,上海,200092;浙江纺织服装学院机电研究所,宁波,31521 同济大学机械工程学院,上海,200092 浙江理工大学机械与自动控制学院,杭州,310018

会议类型: 国内会议

会议名称: 宁波市第八届学术大会

会议地点: 宁波

会议语种:中文

页码: 249-255

在线出版日期: 2014-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）