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公开(公告)号:CN110149074A
公开(公告)日:2019-08-20
申请号:CN201910451044.9
申请日:2019-05-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于辨识模型的多电机同步控制方法,考虑到在高速及变负载情况下伺服控制系统的位置控制性能会受到影响,提出了基于辨识模型的速度给定修正算法,可以在高速变负载伺服控制系统中得到很好的应用。本发明能够有效提高系统的高速剪切精度,使系统具有快速响应性和克服带材与送料辊间打滑等干扰的能力。
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公开(公告)号:CN111144052B
公开(公告)日:2022-07-15
申请号:CN201911302533.4
申请日:2019-12-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑ARX模型的直线一级倒立摆系统建模方法及模型,倒立摆是一类强非线性、不稳定的较为复杂的系统,系统精确的机理数学模型难以获得,可以采用CNN‑ARX模型来描述该类系统的动态特性。本发明运用卷积神经网络(CNN)技术、局部线性化方法以及状态相依ARX模型构建CNN‑ARX模型结构,并通过RMSProp算法优化卷积神经网络的参数,采用随机失活技术(dropout)将卷积神经网络隐含层的输出随机归零,降低节点间的相互依赖性,减小模型过拟合的风险。本发明可以提高该类倒立摆系统辨识模型的预测精度和鲁棒性,具有较高的实用价值和应用前景。
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