基于大脑情感学习模型的转台伺服系统设计
提出了基于大脑情感学习(Brain Emotional Learning,BEL)模型的高精度转台伺服系统智能控制方案.BEL模型是一种模拟哺乳动物大脑情感学习过程的仿生计算模型.设计了融合系统跟踪误差、控制输入等信息的BEL智能控制结构,通过选取不同的感官输入信号可获得不同的控制结构,采用联想学习方法在线学习BEL模型内部的节点权值来调节控制器参数,从而实现转台伺服系统的自适应跟踪控制.仿真和实验结果均表明,BEL智能控制器学习能力强,能抑制摩擦等非线性干扰因素,在实时控制系统中表现出较好的稳定性和较高的跟踪性能.