基于BPGSA优化的某随动平台滑模控制
文档名：基于BPGSA优化的某随动平台滑模控制
摘要：为实现某随动平台负载模拟器响应的快速性和系统的鲁棒性,提出一种基于遗传模拟退火算法(geneticsimulatedannealing,GSA)优化的BP神经网络(BP-GSA)滑模控制方法.根据负载模拟器各环节硬件组成,建立系统等效数学模型;采取非奇异终端滑模实现对系统的控制,并采用BP神经网络对状态方程中未定项进行逼近,利用GSA算法调整网络节点权值.实验仿真结果表明:相比于传统滑模控制和PID控制,该方法在具有扰动输入的情况下,具有最小的稳态误差和最快的跟踪速度,能够有效提升系统的响应速度和力矩跟踪精度.
作者：戴宇辰陈机林刘政李玉腾Author：DaiYuchenChenJilinLiuZhengLiYuteng
作者单位：南京理工大学机械工程学院,南京210094
刊名：兵工自动化 ISTIC
Journal：OrdnanceIndustryAutomation
年，卷(期)：2023, 42(4)
分类号：TP13
关键词：负载模拟器BP神经网络遗传模拟退火算法非奇异终端滑模控制
机标分类号：TP273TP183S
在线出版日期：2023年4月27日
基金项目：基于BP-GSA优化的某随动平台滑模控制[
期刊论文]兵工自动化--2023, 42(4)戴宇辰陈机林刘政李玉腾为实现某随动平台负载模拟器响应的快速性和系统的鲁棒性,提出一种基于遗传模拟退火算法(geneticsimulatedannealing,GSA)优化的BP神经网络(BP-GSA)滑模控制方法.根据负载模拟器各环节硬件组成,建立系统等效数学模型;...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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