基于深度学习的航空制造机械系统自适应控制策略研究
摘要
针对航空制造机械系统在复杂环境下存在的非线性、强耦合和扰动难以建模等问题，本文提出一种基于深度学习的自适应控制策略。通过构建深度神经网络预测模型与增量学习机制，实现系统状态的动态识别与控制参数的实时优化。仿真实验结果表明，该方法在精度、鲁棒性与响应速度方面优于传统PID和LQR控制策略，能够有效应对不确定工况。进一步结合工业现场应用，分析了该控制器在PLC/嵌入式平台上的部署方案及其在典型制造流程中的适应性。研究表明，该策略具备良好的工程实用性与推广前景。
引用本文（GB/T 7714）
张经瑞. 基于深度学习的航空制造机械系统自适应控制策略研究[J]. 工程与技术创新, 2025.
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