基于小脑模型的电液位置伺服系统在线学习控制研究
蒋志明
（西安交通大学，710049, 西安)

摘要：针对非线性电液位置伺服系统的跟踪控制问题，提出了一种采用小脑模型(CMAC)神经网络的在线学习控制方法．与传统的CM AC控制器不同，该控制器采用动态误差作为CMAC神经网络的激励信号，从而使基于CMAC的控制器跟踪连续变化的信号成为可能．给出了具体的控制结构和算法．仿真结果表明，该控制器具有良好的处理非线性以及跟踪连续变化信号的能力，并对时变外负载干扰具有明显的抑制作用，而且新型控制器能使用较高的学习速率，学习速度快，适于在线学习控制．
关键词：电液位置系统；CMAC神经网络； 非线性；学习控制
中图分类号：TH137
文献标识码 ：Ａ