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《第二十九届中国控制会议论文集》 2010年
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Trajectory Tracking for Direct Drive X-Y Table Using Recurrent Radial Basis Function Network

【摘要】:This paper presented a recurrent radial basis function network-based(RBFN-based)fuzzy neural network(FNN) to control the position of x-y table mover to track periodic reference trajectories.The two-axis motion control system was composed of two permanent-magnet linear synchronous motors(PMLSM).The proposed recurrent RBFN-based FNN combined the merits of self-constructing fuzzy neural network(SCFNN),recurrent neural network(RNN)and RBFN.The structure-learning and parameter-learning phases were performed concurrently.The structure learning was based on the partition of input space,and the parameter learning was based on the supervised gradient descent method using a delta adaptation law.The simulation results show that the designed control system of XY table has strong robustness and high contour accuracy.

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