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基于BP神经网络的伺服电动机自回归建模与控制

The Recurrent Identification and PID Control Using BP Neural Networks for Nonlinear Servo-motors

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【作者】 张新良刘坤

【Author】 ZHANG Xin-liang,LIU Kun (School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030, China;Department of Automation, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 210000, China.

【机构】 上海交通大学电子信息与电气工程学院南京工程学院自动化系

【摘要】 提出一种基于非线性伺服电动机神经网络模型的自适应控制方法.使用外部自回归神经网络对伺服电动机的正向模型进行建模,使所建模型具有更好的泛化性.基于此模型设计了神经网络PID控制器,对控制器的系数进行在线自适应调整,对控制器权值训练常用的Specialized算法进行改进.仿真结果证明了所提出的建模和控制方法的有效性.

【Abstract】 A novel adaptive PID controller using neural networks has been proposed. The external recurrent neural network (ERNN) has been implemented to establish the forward model of the nonlinear servo-motor to be controlled and the experimental result shows the neural network model(NNI) established by ERNN has better generalization. An adaptive PID controller has been designed based on the N’NI, with the weights of it being updated online. Further, the commonly used specialized learning has been reformed. The numerical simulation results show that the proposed control method is simple and effectively.

  • 【会议录名称】 2006中国控制与决策学术年会论文集
  • 【会议名称】2006中国控制与决策学术年会
  • 【会议时间】2006-07
  • 【会议地点】中国天津
  • 【分类号】TP183
  • 【主办单位】《控制与决策》编辑委员会、中国航空学会自动控制分会、中国自动化学会应用专业委员会
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