基于LSTM算法的前馈控制系统扰动预测研究
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为了提高机械自动化系统前馈控制精度,设计了一种基于长短期记忆LSTM循环神经网络的前馈控制系统扰动预测模型,并开展实验测试分析。研究结果表明:预测结果中较大间隔下形成的扰动信号序列均方根误差更低,具备更高精度;小间隔时间尺度下形成了更低峭度的扰动信号序列。经过组合预测序列结果更加趋近高占比的序列,获得更小负峭度与序列波动,降低均方根误差,达到更精确的效果。
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本文档关键词:扰动,算法,预测,控制系统,研究