Model-following Control of Nonlinear Servo Systems Using Neural Networks

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作者
Xinyu Ouyang,Claire Morgan,Christopher Nwagboso
出处
期刊:Simulation [SAGE Publishing]
卷期号:76 (5): 263-272 被引量:3
标识
DOI:10.1177/003754970107600503
摘要

The most useful property of neural networks for system identification and control is their ability to approximate arbitrary nonlinear mappings. In this paper, a new neural network model-following control method is proposed for nonlinear servo systems. First, three-layer artificial neural net works are trained to describe the forward and in verse dynamic characteristics of one type of speci fied nonlinear servo systems by using the backpropagation algorithm. Then the neural net work inverse model is used as a feedforward con troller for model-following control of the nonlin ear servo systems. Computer simulation results obtained from MATLAB verify the applicability of neural network identification and control for nonlinear servo systems.

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