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：DaiYuchen ChenJilin LiuZheng LiYuteng
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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