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摘要
吊挂系统是地面模拟空间机械臂重力卸载试验的重要方法之一。针对传统PID控制方式动作响应慢、鲁棒性差等缺点,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的智能控制方式。该方式有很强的非线性拟合能力,且学习规则简单,可映射任意复杂的非线性关系,便于计算机实现。利用该特性,设计了一种重力卸载精度较PID控制方式更高的控制器。该控制器应用正交最小二乘法辨识的控制模型,在带负荷的伺服电机数学模型条件下,使用基于梯度下降法更新权重的RBF神经网络,最后通过s-函数编写,得到Matlab仿真图像。仿真结果与PID控制方法相比响应迅速,鲁棒性强,重力卸载精度更高(98%)。
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