[发明专利]一种电动加载系统的复合控制方法

权利要求书

1.一种基于高斯非均匀量化方法的小脑模型关联控制器(CMAC)和比例微分控制器(PD)复合的舵机加载控制算法，包括以下具体实施步骤：

第一步，将系统的指令信号和输出信号作为CMAC网络的激励信号，并利用二维输入信号分布密度曲线,对二维空间节点进行非均匀量化，得到每一维输入的量化向量；

第二步，引入量化距离的概念，使用高斯函数作为量化距离的数学表征，再根据输入向量中各维采样点与其对应量化点间的距离求得量化点的量化距离值，根据预设的门限值判定激活区域的范围；

第三步，利用各维度的量化距离值计算概念空间中激活的量化点所对应的高斯权重gac_i；

第四步，使用求余法将概念空间的高斯权重压缩映射到节点数目更少的物理空间，得到每个存储单元的权值gap_i；

第五步，该新型CMAC算法的输出为每个存储单元权值的高斯权重求和，而加载控制器的输出则为CMAC算法加上PD控制器的总输出；

第六步，对误差进行梯度下降计算，对CMAC网络权值进行学习修正。

2.根据权利要求1所述的控制方法，其中，所述的第一步：非均匀量化中使用的密度分布曲线是输入向量以零点为中心，以正负峰值2倍为边界的概率密度曲线。

3.根据权利要求1所述的控制方法，其中，所述的第六步：权值学习修正中将误差划分为CMAC输出误差和系统输出误差两部分，选择两个学习速率参数分别根据两种误差量值动态切换，前者保证CMAC跟随指令信号，后者保证控制误差，确保系统快速性的同时抑制CMAC过学习现象。