作者单位
摘要
1 中北大学,电气与控制工程学院, 太原 030051
2 中北大学,电子测试技术国家重点实验室, 太原 030051
为创建精确、稳定的试件二维加速度过载环境, 提高对转盘跟踪试验系统的控制精度, 对系统矢量转盘进行建模, 采用自适应混沌蚁群优化的RBF神经网络PID控制器, 解决RBF神经网络权值优化较慢的问题, 有效缩短神经网络学习时间, 提高PID控制器的在线自适应能力, 使转盘跟踪试验系统快速跟踪目标。仿真结果表明: 自适应混沌蚁群优化的RBF神经网络PID控制器优于传统的RBF神经网络PID控制器, 具有很好的准确性和快速性, 对于转盘跟踪试验系统设计具有较大的工程意义。
伺服控制 转盘跟踪实验系统 自适应混沌蚁群优化算法 径向基神经网络 servo control turntable tracking test system adaptive chaotic ant colony algorithm radial basis neural network 
电光与控制
2020, 27(4): 68
作者单位
摘要
1 Institut National de la Recherche Scientifique – Centre Energie, Materiaux et Telecommunications (INRS-EMT), 1650 Boulevard Lionel-Boulet, Varennes, Quebec, J3X 1S2, Canada
2 Department of Energy, Information Engineering and Mathematical Models, University of Palermo, Palermo, Italy
3 Department of Physics & Astronomy, University of Sussex, Falmer, Brighton BN1 9QH, UK
4 Department of Physics and Material Science, City University of Hong Kong, Tat Chee Avenue, Hong Kong, China
5 State Key Laboratory of Transient Optics and Photonics, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an 710119, China
6 Centre for Micro Photonics, Swinburne University of Technology, Hawthorn, Victoria 3122, Australia
7 Institute of Photonics, Department of Physics, University of Strathclyde, Glasgow G1 1RD, UK
8 School of Engineering, University of Glasgow, Rankine Building, Oakfield Avenue, Glasgow G12 8LT, UK
9 Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054, China
10 National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics, St Petersburg 197101, Russia
nonlinear optics quantum optics entangled photons 
Frontiers of Optoelectronics
2018, 11(2): 134–147

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