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《吉林大学》 2006年
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基于改进免疫算法和Elman神经网络的超声马达速度辨识与控制

张巧  
【摘要】:本文主要研究了基于人工免疫算法、Elman神经网络模型的超声马达辨识与速度控制,主要的工作包括:(1)提出了动态阈值调整人工免疫算法。(2)对改进的人工免疫算法和传统的遗传算法以及基本的免疫算法进行了比较,数值实验表明改进人工免疫算法能更好的避免早熟现象,具有较好的收敛速度和精度。(3)应用改进的免疫算法训练改进的Elman网络,实现了对Elman网络权值、结构单元的初始输入和自反馈增益因子等参数的进化训练。(4)提出了基于该算法的Elman网络辨识器和控制器,以超声马达作为一个典型的非线性系统,对超声马达的速度进行了辨识和控制。数值模拟结果表明,本文所提出的辨识器和控制器在辨识和控制过程中具有良好的精度,且对于随机扰动有较强的适应性。
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