摘要
设计了具有知识表达和自学习能力的模糊神经网络同步控制器,建立了模糊控制规则,进而提出了多电机同步控制的模糊神经网络学习算法.对四轴同步控制系统进行仿真实验,结果表明模糊神经网络同步控制器能有效实现多电机同步控制,收敛速度较快,鲁棒性较好.
The inherent knowledge-expressing and self-learning abilities of fuzzy-neural network are used to construct a synchronization controller. Then the fuzzy rules are set and the fuzzy neural network learning algorithm is proposed. Simulation results of the synchronized system with four axes show that the synchronization controller based on the fuzzy neural network can effectively achieve the synchronization control of multi-motors with a quick convergence rate and good robustness.
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2007年第1期30-34,共5页
Control and Decision
基金
国家自然科学基金项目(50477042)
高等学校博士点基金项目(20040422052)
山东省自然科学基金项目(Z2004G04)
关键词
同步控制
相邻耦合误差
模糊神经网络
同步误差
Synchronization control Adjacent coupling error Fuzzy neural network Synchronization error
