基于CMAC的伺服系统MRAC方法研究.doc

基于CMAC的小脑模型神经网络在MRAC方法中的应用研究 摘要： 本文研究了基于CMAC的小脑模型神经网络在模型参考自适应控制（MRAC）系统中的应用。该方法通过神经网络在线消除系统的非线性及不可建模因素对系统的影响，使实际系统具有参考模型的外部特征，结合经典的控制方法，实现系统的高精度控制。实验结果表明了该方法的有效性。 主要知识点： 1. 模型参考自适应控制（MRAC）系统：MRAC系统是一种自适应控制方法，可以在线消除系统的非线性及不可建模因素对系统的影响，使实际系统具有参考模型的外部特征。 2. 小脑模型神经网络（CMAC）：CMAC是一种表达复杂非线性函数的表格查询自适应神经网络，可以在线学习和自适应，具有信息分类存储能力，适用于实时控制。 3. CMAC神经网络的映射过程：CMAC神经网络的映射过程包括量化、虚拟地址映射、实际地址映射和神经网络输出四个步骤。 4. 系统动力学模型：一般电动伺服系统的动力学方程可以用一个一阶或者二阶线性微分方程来近似描述被控对象。 5. 伺服系统控制：伺服系统控制的目的是消除系统中的不确定性，使系统表示出线性、定常、低阶、时不变的特性，以实现高精度控制。 详细知识点： 1. MRAC系统的优点：MRAC系统可以在线消除系统的非线性及不可建模因素对系统的影响，使实际系统具有参考模型的外部特征，提高系统的控制精度。 2. CMAC神经网络的优点：CMAC神经网络具有在线学习和自适应能力，能够快速适应系统的变化，可以在线消除系统的非线性及不可建模因素对系统的影响。 3. 系统动力学模型的挑战：系统动力学模型的挑战在于如何准确地描述被控对象的行为，特别是在存在非线性及不可建模因素的情况下。 4. 伺服系统控制的挑战：伺服系统控制的挑战在于如何消除系统中的不确定性，提高系统的控制精度和稳定性。 结论： 本文研究了基于CMAC的小脑模型神经网络在MRAC方法中的应用，实验结果表明了该方法的有效性。该方法可以在线消除系统的非线性及不可建模因素对系统的影响，使实际系统具有参考模型的外部特征，提高系统的控制精度和稳定性。