检索结果-南通市图书馆

检索条件"主题词=Self-constructing Fuzzy Neural Network"

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Trajectory Tracking for Direct Drive X-Y Table Using Recurrent Radial Basis Function network

Trajectory Tracking for Direct Drive X-Y Table Using Recurre...

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第二十九届中国控制会议

作者： WANG Limei,WU Zhitao,LIU Chunfang School of Electr ical Engineering,Shenyang University of Technology,Shenyang,110870,P.R.China

This paper presented a recurrent radial basis function network-based（RBFN-based）fuzzy neural network（FNN） to control the position of x-y table mover to track periodic reference *** two-axis motion control system was composed of two permanent-magnet linear synchronous motors（PMLSM）.The proposed recurrent RBFN-based FNN combined the merits of self-constructing fuzzy neural network（SCFNN）,recurrent neural network（RNN）and *** structure-learning and parameter-learning phases were performed *** structure learning was based on the partition of input space,and the parameter learning was based on the supervised gradient descent method using a delta adaptation *** simulation results show that the designed control system of XY table has strong robustness and high contour accuracy.

关键词： X-Y Table PMLSM Recurrent neural network self-constructing fuzzy neural network

来源： cnki会议评论

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