基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测 被引量：28

1

作者 陈建华 周浩 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期16-20,共5页

电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例,分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进... 电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例,分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。两种预测结果对比表明,CMAC神经网络具有所需训练样本少、输出稳定性好、计算速度快和预测精度高等优点,比较适用于短期电价预测。 展开更多

关键词 短期电价预测 电力市场 小脑模型 关节控制器 神经网络 电力工业

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神经计算中坐标变换的网络模型(CMAC)的泛化特性 被引量：16

2

作者 欧阳楷 陈卉 +1 位作者 周萍 周琛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期475-481,共7页

在神经计算中神经网络的泛化特性是一个非常重要的内容．该文简述了小脑模型（ＣＭＡＣ——ＣｅｒｅｂｅｌａｒＭｏｄｅｌＡｒｅｉｃｕｌａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌｅｒ）的原理和学习算法，并用仿真方法讨论了在机器人使用的坐标变换关... 在神经计算中神经网络的泛化特性是一个非常重要的内容．该文简述了小脑模型（ＣＭＡＣ——ＣｅｒｅｂｅｌａｒＭｏｄｅｌＡｒｅｉｃｕｌａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌｅｒ）的原理和学习算法，并用仿真方法讨论了在机器人使用的坐标变换关系（输入直角坐标值，输出机器手的关节角度）下ＣＭＡＣ的泛化性能：当泛化率为１∶１００时ＣＭＡＣ仍能正常工作．系统的精度虽能满足需要，但是进一步提高却受到限制．本文还讨论了影响精度的各种因素及可能的改进方法． 展开更多

关键词 泛化性能 小脑模型 cmac 坐标变换 神经网络

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基于自组织小波小脑模型关节控制器的不确定非线性系统鲁棒自适应终端滑模控制 被引量：15

3

作者 张强 于宏亮 +1 位作者 许德智 于美娟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期387-397,共11页

针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以良好的跟踪性能及强鲁棒性为目标,提出基于自组织小脑模型(self-organizing wavelet cerebellar model articulation controller,SOWCMAC)的鲁... 针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以良好的跟踪性能及强鲁棒性为目标,提出基于自组织小脑模型(self-organizing wavelet cerebellar model articulation controller,SOWCMAC)的鲁棒自适应积分末端(terminal)滑模控制策略.首先,将小脑模型、自组织神经网络和小波函数各自优势相结合,给出一种SOWCMAC,以保证干扰估计方法具有快速学习能力和更好的泛化能力.其次,设计两种改进的terminal滑模面构造方法,并分别给出各自的收敛时间.然后,基于SOWCMAC和改进的积分terminal滑模面,给出不确定非线性系统鲁棒自适应非奇异terminal控制器的设计过程,其中通过构造自适应鲁棒项抑制干扰估计误差对系统跟踪性能的影响,并利用Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性.最后,将该方法应用于近空间飞行器姿态的控制仿真实验,结果表明所提出方法有效性. 展开更多

关键词 TERMINAL滑模控制 自适应控制 有限时间收敛 小脑模型 自组织神经网络

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超磁致伸缩致动器的小脑神经网络前馈逆补偿-模糊PID控制 被引量：13

4

作者 孟爱华 刘成龙 +2 位作者 陈文艺 杨剑锋 李明范 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期753-759,共7页

针对超磁致伸缩致动器(GMA)在精密致动控制中存在的迟滞和位移非线性,提出了小脑神经网络(CMAC)前馈逆补偿结合模糊PID控制的新策略。通过小脑神经网络(CMAC)学习获得超磁致伸缩致动器动态逆模型用于对超磁致伸缩致动器迟滞非线性进行补... 针对超磁致伸缩致动器(GMA)在精密致动控制中存在的迟滞和位移非线性,提出了小脑神经网络(CMAC)前馈逆补偿结合模糊PID控制的新策略。通过小脑神经网络(CMAC)学习获得超磁致伸缩致动器动态逆模型用于对超磁致伸缩致动器迟滞非线性进行补偿;利用模糊PID控制降低小脑神经网络(CMAC)学习时的误差和抑制扰动,提高系统的跟踪控制性能,从而实现超磁致伸缩致动器的精密致动控制。仿真和实验结果表明:所采用的控制策略有效地消除了迟滞非线性的影响,系统的跟踪误差降低到了5%以下,而位移跟踪误差均方差仅为0.58。此外,这种策略的特点是学习和控制同时进行,控制系统能够适应被控对象动态特性的变化,使系统具有较强的鲁棒性,同时也能够有效地抑制外界的干扰,提升系统的自适应控制性能。 展开更多

关键词 超磁致伸缩致动器 迟滞非线性误差 小脑神经网络 前馈逆补偿控制 模糊PID控制

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被动加载系统中的多余力矩复合补偿方法 被引量：10

5

作者 袁朝辉 王磊 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期685-689,共5页

分析了被动式加载系统中多余力矩的特点 ,针对前馈补偿方法中存在的高阶微分补偿控制器物理上难以实现以及模型失配问题 ,提出了基于小脑模型关节控制器 (cerebellarmodelarticulationcontroller,CMAC)的复合补偿方法 .仿真和试验结果表... 分析了被动式加载系统中多余力矩的特点 ,针对前馈补偿方法中存在的高阶微分补偿控制器物理上难以实现以及模型失配问题 ,提出了基于小脑模型关节控制器 (cerebellarmodelarticulationcontroller,CMAC)的复合补偿方法 .仿真和试验结果表明 ,采用基于CMAC的复合补偿方法对于多余力的抑制具有明显效果 . 展开更多

关键词 力矩控制 多余力矩 小脑模型关节控制器 前馈补偿 航空发动机

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小脑模型控制系统的遗传算法最优设计 被引量：6

6

作者 周旭东 王国栋 李淑华 《信息与控制》 CSCD 北大核心 1997年第6期455-458,共4页

首次采用遗传算法实现小脑模型控制固定增益的最优设计，并采用超调受限最优化方法进行优化，而且结合线材缠绕液压系统张力控制进行了控制仿真试验．同时采用遗传算法对同一被控对象进行了ＰＩＤ最优控制设计．试验结果表明本文方法是... 首次采用遗传算法实现小脑模型控制固定增益的最优设计，并采用超调受限最优化方法进行优化，而且结合线材缠绕液压系统张力控制进行了控制仿真试验．同时采用遗传算法对同一被控对象进行了ＰＩＤ最优控制设计．试验结果表明本文方法是有效的．它克服了以往小脑模型控制设计的反复试错的缺点，进而使控制系统设计工作量大大减少．试验还表明，采用遗传算法对小脑模型控制的固定增益进行最优设计，比对ＰＩＤ最优控制设计容易。 展开更多

关键词 小脑模型 遗传算法 控制系统 最优设计

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气动肌肉关节的无模型自适应CMAC迟滞补偿控制 被引量：10

7

作者 鲍春雷 王斌锐 +1 位作者 金英连 柯海森 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期298-303,309,共7页

为补偿迟滞性对气动肌肉关节轨迹跟踪控制精度的破坏,首先建立了关节模型;推导得到迟滞力方程,测试分析了关节迟滞性;而后设计了无模型自适应CMAC神经网络迟滞补偿算法,该算法采用了充、放气双重结构;采用梯度下降法实时反馈调整充、放... 为补偿迟滞性对气动肌肉关节轨迹跟踪控制精度的破坏,首先建立了关节模型;推导得到迟滞力方程,测试分析了关节迟滞性;而后设计了无模型自适应CMAC神经网络迟滞补偿算法,该算法采用了充、放气双重结构;采用梯度下降法实时反馈调整充、放气过程的网络权值;采用4阶傅里叶拟合函数对网络权值降噪;基于高斯函数和邻域误差,设计误差可信度评估函数来调节学习率,抑制干扰对神经网络的影响;而后用三角波轨迹跟踪控制对神经网络进行了学习训练;最后将训练好的神经网络用于突发干扰下的正弦波轨迹跟踪控制.实验结果表明,该算法能自适应非线性曲线跟踪控制中的迟滞变化,有效抑制突发干扰,提高控制精度. 展开更多

关键词 气动肌肉 迟滞性 无模型自适应 小脑模型关节控制器 可信度 神经网络

原文传递

基于小脑模型神经网络的温控负荷优化调度方法 被引量：10

8

作者 杨婕 李泽辉 +1 位作者 马锴 徐程琳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期199-208,共10页

温控负荷能够通过需求响应为电网提供频率调节辅助服务。针对传统控制方式调节能力有限和温度变化较大的问题,提出了一种基于小脑模型神经网络的混合控制策略。首先,利用小脑模型神经网络实时优化功率调节量,从而将调节任务分配给不同... 温控负荷能够通过需求响应为电网提供频率调节辅助服务。针对传统控制方式调节能力有限和温度变化较大的问题,提出了一种基于小脑模型神经网络的混合控制策略。首先,利用小脑模型神经网络实时优化功率调节量,从而将调节任务分配给不同控制方式的负荷集群;然后,负荷集群完成所分配的调节任务,并根据用户的不同需要分别定义储能指标和不舒适度指标;最后,采用模糊综合评判法对用户满意度进行评估,再将用户满意度与均方根误差相互权衡以建立综合评价指标,并将其反馈回小脑模型神经网络,从而为功率调节量的优化提供依据。仿真结果表明,所提策略不仅可以提高系统的跟踪精度,而且能够改善用户的满意度。 展开更多

关键词 需求响应 温控负荷 小脑模型神经网络 混合控制策略 模糊综合评判

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提高电动加载系统输出平滑的CMAC复合控制 被引量：9

9

作者 杨波 程龙 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期723-727,共5页

CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)和PD(Proportional Derivative)复合控制算法有时因输出不平滑会引起加载电机抖动而影响控制效果.通过对该输出不平滑问题进行分析,提出了一种新的提高输出平滑性的改进CMAC复合控制算法... CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)和PD(Proportional Derivative)复合控制算法有时因输出不平滑会引起加载电机抖动而影响控制效果.通过对该输出不平滑问题进行分析,提出了一种新的提高输出平滑性的改进CMAC复合控制算法,该方法通过新的权值更新公式,在权值更新时直接达到减小误差和提高输出平滑性的目的.仿真和实验结果表明:改进后的算法能够有效提高输出平滑性,降低了21%的稳态误差,且保证在加载时有良好的稳定性和抗干扰能力. 展开更多

关键词 电动加载系统 小脑模型神经网络 权值平滑 权值更新公式

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基于CMAC小脑神经网络的超磁致伸缩作动器高精度控制的仿真研究 被引量：9

10

作者 胡世峰 朱石坚 +1 位作者 楼京俊 谢向荣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期68-72,共5页

为了补偿超磁致伸缩作动器(GMA)内在的滞回非线性提高其精度,将小脑神经网络(CMAC)前馈和PID反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的高精度跟踪控制。由于CMAC神经网络不能够直接逼近滞回逆这种具有记忆性的多... 为了补偿超磁致伸缩作动器(GMA)内在的滞回非线性提高其精度,将小脑神经网络(CMAC)前馈和PID反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的高精度跟踪控制。由于CMAC神经网络不能够直接逼近滞回逆这种具有记忆性的多映射现象,通过引入一个滞回逆算子,将多映射的滞回逆转换成一一映射,然后运用CMAC神经网络控制器来逼近这个一一映射,从而建立一个基于CMAC神经网络的滞回逆模型。仿真结果表明该控制策略能适应GMA滞回特性随输入信号的变化,在线建立GMA的滞回逆模型,从而消除滞回非线性的影响,实现GMA的高精度控制。 展开更多

关键词 超磁致伸缩作动器 滞回非线性 小脑神经网络 滞回逆算子

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基于递归小脑神经网络模型控制的空间机器人关节抗死区及摩擦控制 被引量：7

11

作者 黄小琴 陈力 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期211-217,共7页

探讨了存在关节力矩输出死区、摩擦与外部干扰的载体位姿均不受控的漂浮基空间机器人系统的动力学控制问题。设计了一种递归小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络与死区估计补偿器,使两关节铰能够跟踪期望运动轨迹。该控制器利用摩擦双观... 探讨了存在关节力矩输出死区、摩擦与外部干扰的载体位姿均不受控的漂浮基空间机器人系统的动力学控制问题。设计了一种递归小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络与死区估计补偿器,使两关节铰能够跟踪期望运动轨迹。该控制器利用摩擦双观测器估计不可测的内部摩擦状态,利用死区预补偿器消除关节力矩输出死区的影响;应用递归小脑神经网络模型逼近了包含摩擦误差及外部干扰的动力学方程不确定项。仿真结果表明了该控制方法的有效性。 展开更多

关键词 空间机器人 死区 LuGre摩擦 递归小脑神经网络模型控制

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基于信任度分配的小脑模型节点控制器改进算法及其收敛性分析 被引量：6

12

作者 张蕾 曹其新 +1 位作者 李杰 张春余 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期377-380,385,共5页

针对传统小脑模型节点控制器(CMAC)算法中的学习干扰现象,给出了一种基于信任度分配的CMAC改进算法(CA-CMAC).该算法将每个存储单元被激活次数的倒数作为该单元的信任度,误差的分配与该单元的信任度成正比.然后提出了信任度矩阵和信任... 针对传统小脑模型节点控制器(CMAC)算法中的学习干扰现象,给出了一种基于信任度分配的CMAC改进算法(CA-CMAC).该算法将每个存储单元被激活次数的倒数作为该单元的信任度,误差的分配与该单元的信任度成正比.然后提出了信任度矩阵和信任度关联矩阵的概念,并根据线性方程组迭代理论,证明了改进算法在增量学习时的收敛性,给出了收敛条件并进行了验证.通过二自由度平面机器人臂逆动力学求解的仿真,比较了CA-CMAC与传统CMAC的性能,结果表明,CA-CMAC具有更快的收敛速度. 展开更多

关键词 小脑模型节点控制器 信任度分配 学习干扰 收敛性

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一种新的CMAC函数逼近器及其再励学习方法 被引量：3

13

作者 张芳 颜国正 林良明 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期1439-1442,共4页

针对复杂再励学习系统状态空间存在维数灾问题 ,结合多移动机器人协调避障路径规划实际应用 ,用非均匀模糊分割方法将状态空间分解成模糊子空间 ,相应地将小脑模型连接控制器网络 ( Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)函... 针对复杂再励学习系统状态空间存在维数灾问题 ,结合多移动机器人协调避障路径规划实际应用 ,用非均匀模糊分割方法将状态空间分解成模糊子空间 ,相应地将小脑模型连接控制器网络 ( Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)函数逼近器改进为模糊 CMAC( FuzzyCMAC,FCMAC)函数逼近器 ,并将 FCMAC函数逼近器置入滞后更新多步 Q( Postphoned- Up-dating Multi- Step Q- learning,PUMSQ)学习算法 ,提出 FCMAC- PUMSQ学习算法 .仿真实验证明 ,该算法有效且有较好的鲁棒性 。 展开更多

关键词 cmac 再励学习 函数逼近器 小脑模型连接控制器 多移动机器人 协调控制 避撞路径规划

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基于Q-Learning算法和神经网络的飞艇控制 被引量：5

14

作者 聂春雨 祝明 +1 位作者 郑泽伟 武哲 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2431-2438,共8页

针对现代飞艇控制中动力学模型不确定性带来的系统建模和参数辨识工作较为复杂的问题,提出了一种基于自适应建模和在线学习机制的控制策略。设计了一种在分析实际运动的基础上建立飞艇控制马尔可夫决策过程(MDP)模型的方法,具有自适应... 针对现代飞艇控制中动力学模型不确定性带来的系统建模和参数辨识工作较为复杂的问题,提出了一种基于自适应建模和在线学习机制的控制策略。设计了一种在分析实际运动的基础上建立飞艇控制马尔可夫决策过程(MDP)模型的方法,具有自适应性。采用Q-Learning算法进行在线学习并利用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络对动作值函数进行泛化加速。对本文方法进行仿真并与经过参数整定的PID控制器对比,验证了该控制策略的有效性。结果表明,在线学习过程能够在数小时内收敛,通过自适应方法建立的MDP模型能够满足常见飞艇控制任务的需求。本文所提控制器能够获得与PID控制器精度相当且更为智能的控制效果。 展开更多

关键词 飞艇 马尔可夫决策过程(MDP) 机器学习 Q-LEARNING 小脑模型关节控制器(cmac)

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基于CMAC滑模控制的双马达同步技术研究 被引量：4

15

作者 张振明 《机床与液压》 北大核心 2019年第14期163-166,共4页

以大型起重机双卷扬系统为研究对象,针对起升过程中存在的双马达同步误差问题,提出一种基于小脑神经网络(CMAC)滑模控制方法,充分利用CMAC响应速度快及滑模变结构控制(SMC)抗干扰能力强的特点,以解决传统控制方法鲁棒性差的问题;在控制... 以大型起重机双卷扬系统为研究对象,针对起升过程中存在的双马达同步误差问题,提出一种基于小脑神经网络(CMAC)滑模控制方法,充分利用CMAC响应速度快及滑模变结构控制(SMC)抗干扰能力强的特点,以解决传统控制方法鲁棒性差的问题;在控制过程中采用交叉耦合控制方式,并根据液压系统动态特性将液压泵出口压力差以及吊钩的倾斜角度作为控制指标进行仿真,最后以起升工况进行实验研究。结果表明:与传统方法相比,所提出的控制策略能有效提高两个马达的同步控制精度,抗干扰能力强,满足实际工况需要。 展开更多

关键词 起重机 cmac 滑模控制 交叉耦合 同步控制

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小脑模型神经网络控制器在天线跟踪指向控制中的应用 被引量：3

16

作者 马萍 王松艳 +1 位作者 秦莉 杨明 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期1091-1095,共5页

分析了天线跟踪指向控制系统的特点和影响系统跟踪性能的主要因素,建立了系统数学模型。根据系统特点,给出了小脑模型神经网络控制器(CMAC)和PID相结合的复合自适应控制方法的设计过程,并分析了该算法适用于天线跟踪指向控制系统的优势... 分析了天线跟踪指向控制系统的特点和影响系统跟踪性能的主要因素,建立了系统数学模型。根据系统特点,给出了小脑模型神经网络控制器(CMAC)和PID相结合的复合自适应控制方法的设计过程,并分析了该算法适用于天线跟踪指向控制系统的优势。该方法利用传统的PID控制,结合CMAC神经网络算法的快速自学习、精确逼近的优点,既满足了天线跟踪指向控制系统快速实时跟踪的要求,又提高了跟踪精度和跟踪平稳性。仿真结果表明,该方法对摩擦力矩有很好的抑制作用,跟踪精度较单独采用PID控制提高一个数量级,且输出稳定,具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 自动控制技术 小脑模型神经网络控制器(cmac) 复合控制 天线指向 摩擦补偿

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CMAC辨识的CMYK到CIE L*a*b颜色空间转换模型的研究 被引量：4

17

作者 智川 李志健 +1 位作者 冷彩凤 石毅 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期950-954,共5页

为了解决设备相关颜色空间CMYK与设备无关颜色空间之间的相互转换问题,利用小脑模型神经网络(cerebellar model articulation controller,CMAC)高度非线性拟合能力,研究CMYK颜色空间与CIE L*a*b*之间的转换关系,研究结果显示该方法具有... 为了解决设备相关颜色空间CMYK与设备无关颜色空间之间的相互转换问题,利用小脑模型神经网络(cerebellar model articulation controller,CMAC)高度非线性拟合能力,研究CMYK颜色空间与CIE L*a*b*之间的转换关系,研究结果显示该方法具有结构简单,易于软件和硬件的实现,将IT8.7/3标准色靶文件中104个专业色块值作为检验样本,检验样本的平均色差为1.6,完全适用于两种不同颜色空间之间的转换过程. 展开更多

关键词 cmac 颜色空间转换 CMYK颜色空间 CIE L＊a＊b＊颜色空间

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CMAC算法中泛化特性分析 被引量：2

18

作者 林旭梅 梅涛 +1 位作者 骆敏舟 宋彦锋 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期382-387,共6页

CMAC 算法中,研究泛化性能是其中一项主要内容.泛化性能好,则网络的学习精度高.本文阐述网络的原理、结构、学习算法,对影响泛化性能的量化精度、采样精度及其之间的关系进行理论分析.并通过计算机仿真验证了当量化精度等于采样精度、... CMAC 算法中,研究泛化性能是其中一项主要内容.泛化性能好,则网络的学习精度高.本文阐述网络的原理、结构、学习算法,对影响泛化性能的量化精度、采样精度及其之间的关系进行理论分析.并通过计算机仿真验证了当量化精度等于采样精度、量化精度大于采样精度时对网络精度的影响,得出量化精度应该大于采样精度的结论.提出一种利用基于多目标的遗传算法来确定泛化常数和量化精度的方法,并通过实例验证方法的正确性. 展开更多

关键词 小脑模型控制器(cmac) 泛化 量化精度 采样精度 遗传算法

原文传递

基于CMAC强化学习的交叉口信号控制 被引量：4

19

作者 温凯歌 杨照辉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第17期152-154,共3页

采用神经网络值函数逼近的强化学习方法处理交叉口的信号控制。根据交通流及交叉口信号特征,建立强化学习的状态空间、动作空间和回报空间,以最小化车辆在交叉口的延误为控制目标,对信号进行优化控制。引入小脑模型关节控制器神经网络... 采用神经网络值函数逼近的强化学习方法处理交叉口的信号控制。根据交通流及交叉口信号特征,建立强化学习的状态空间、动作空间和回报空间,以最小化车辆在交叉口的延误为控制目标,对信号进行优化控制。引入小脑模型关节控制器神经网络对强化学习(RL)的Q值进行逼近。在变化的交通条件下,使用典型交叉口对提出的RL模型进行验证,同传统的定时控制和全感应控制进行对比分析。仿真结果表明,RL控制器具有较强的学习能力,可以适应交通流的动态变化,稳定性好、自适应性强,对于环境变化具有较强的适应能力。 展开更多

关键词 交通控制 强化学习 小脑模型关节控制器 非均匀量化 信号交叉口

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电动车安全性控制系统研究 被引量：2

20

作者 李果 王新力 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期1082-1085,1094,共5页

首先给出电动车在行驶时驱动与制动输入下的高阶双质量运动模型,然后针对数学模型的复杂性和强非线性特征设计基于小脑模型神经网络CMAC复合PID的控制器,并在Matlab下进行仿真。结果表明所设计的控制器可以得到较好的控制效果。

关键词 电动车 安全控制 小脑模型神经网络cmac PID控制 MATLAB仿真

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