基于动态递归模糊神经网络的共振频率自适应反推控制

作     者：张平均 蒋新华 ZHANG Pingjun;JIANG Xinhua

作者机构：中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 福建工程学院电子信息与电气工程系福建福州350108 

出 版 物：《信息与控制》 (Information and Control)

年 卷 期：2011年第40卷第1期

页      面：21-25页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：福建省科技重点项目基金资助项目(2007H0057) 福建省科技厅高校预研基金资助项目(GY-Z0880) 福建省教育厅基金资助项目(JA08160) 

主　　题：自适应反推控制 动态递归模糊神经网络 共振破碎机 破碎频率控制 

摘      要：针对共振破碎机频率控制系统的非线性和参数不确定性问题,提出基于动态递归模糊神经网络的自适应反推控制策略.建立了破碎机频率控制系统的数学模型,在忽略个确定性项的前提下,设计了基于自适应反推方法控制律.其次将电液比例系统中影响频率控制性能的不确定性因素定义为待估计项,采用动态递归模糊冲经网络对其进行估计,给出了基于动态递归模糊神经网络的参数自适应律,并通过Lyapunov方法证明了输出跟踪的收敛性.仿真实验和车载测试结果表明,对于参数的不确定性和负载扰动,该方法具有较好的频率控制性能.