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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	压电陶瓷执行器的神经网络实时自适应逆控制显示文摘提出了基于内积的压电陶瓷动态神经网络非线性、非光滑迟滞逆模型,采用反馈误差学习方法,快速地在线得到压电陶瓷的逆模型,避免了通过正模型求取压电陶瓷的Jacobian信息。结合PID反馈控制,在dSPACE系统平台上实现了压电陶瓷的神经网络自适应逆控制。为提高实时性,采用了效率高、速度快的C-MEX S Function编程。实验结果表明:神经网络自适应逆控制的控制精度为0.13μm,而PID控制精度为0.32μm。所提出方法有效地消除了迟滞的影响,控制精度高。	党选举	2008	光学精密工程2008，16，7：	28

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