| 基于RBF神经网络的电动负载模拟器摩擦与间隙补偿方法研究 |
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| 引用本文： | 税洋,尉建利,陈康,闫杰.基于RBF神经网络的电动负载模拟器摩擦与间隙补偿方法研究[J].应用声学,2017,25(6). |
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| 作者姓名： | 税洋 尉建利 陈康 闫杰 |
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| 作者单位： | 西北工业大学,西北工业大学,, |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目） |
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| 摘 要： | 为提高电动负载模拟器系统的动态性能和信号跟踪准确度，提出针对系统摩擦和间隙进行补偿的方法。采用基RBF波神经网络的PID 控制器实现摩擦非线性补偿，同时利用间隙逆模型针对间隙非线性进行补偿。利用Matlab 软件对补偿结果进行仿真验证，仿真结果显示经过补偿后系统正弦响应曲线跟随性能变好，跟踪误差明显减小，准确度得到很大改善。仿真结果证明：基于RBF神经网络的PID 控制器和间隙逆模型分别对摩擦和间隙有明显的抑制效果，系统动态性能得到提高。
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| 关 键 词： | 电动负载模拟器 RBF神经网络 Lugre模型 间隙逆模型 |
| 收稿时间： | 2017/2/19 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/3/12 0:00:00 |
Research on Friction and Clearance Compensation Method of Electric Load Simulator Based on RBF Neural Network |
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| Institution: | Northwestern Polytechnical University,,, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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