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自适应神经元控制器在交流伺服系统中的应用

第!"卷第#期

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合肥工业大学学报

&自然科学版’

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收稿日期>!$$?@A A @$A B 修改日期>!$$%@$C @!D

基金项目>安徽省教育厅自然科学研究重点资助项目&!$$C E ($!$F G ’作者简介>孔慧芳&A D H ?I’J 女J 安徽蚌埠人J 博士生J 合肥工业大学副教授J 硕士生导师B 张崇巍&A D ?%I’J

男J 安徽巢湖人J 合肥工业大学教授J 博士生导师;自适应神经元控制器在交流伺服系统中的应用

孔慧芳J 张崇巍

&

合肥工业大学电气与自动化工程学院J 安徽合肥!C $$$D ’

要>文章介绍了交流伺服系统的数学模型K 组成及其原理J 在此模型基础上对交流伺服系统的自学习控制

进行了深入的研究B 利用神经元的自学习功能实现神经元控制器的在线学习J 并以神经元控制器作为交流伺服系统的位置调节器B 仿真实验表明J 神经元控制器与L 2G 控制器相比具有较强的自适应性和较好的性能M 关键词>交流伺服系统B 神经元控制器B 学习算法中图分类号>5L

!#C ;!文献标识码>-文章编号>A $$C @%$H $&!$$%’$#@$#A C @$C

N O O P Q R S T Q U VU W S X S O T Q Y Z V Z [\U VR U V T \U P P Z \Q VN ]^Z \Y U^_^T Z ‘

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L 2G i 9d j k 9::h k

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现代工业的发展对高精度K 高性能的交流伺服系统的需求日益增长J 传统的L 2G 控制虽然具有结构简单K 稳定性好K 可靠性高及易于实现等特

点x A y

J

但由于过分依赖控制对象的模型参数J 难于满足伺服系统的快速K 无超调K 无静差K 抗干扰能

力强及鲁棒性好等多方面的要求x !y M

近年来J 将人工神经网络应用于控制领域的研究日益广泛M 神经网络是一种大规模并行发布处理的非线性动力系统J

其非线性动力学复杂性在更高层次上体现了人脑的智能行为J 为智能控制提供了新途

径x C z %y

M 神经元控制器具有结构简单K

自学习及自适应能力强等特点J 可以调和动态与稳态性能的矛盾J 对对象的模型精度要求不高J 抗干扰能力

强J 是传统的L 2G 控制无法比拟的J 将它应用于交流伺服系统J 可以克服非线性因素的影响J 提高伺服系统的性能M

A 自适应神经元控制器算法

&A ’L 2G 控制器M 常规L 2G 控制器是对偏差

的一种比例K 积分K 微分调节方法J 其算式如下{&|’}~r !

&|’"A #a

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x

y

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其中J {&|’为控制器输出B !&|’为偏差B ~r 为比例系数B #a 为积分时间常数B #l

为微分时间常数M 增量型L 2G 算法如下

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’I 万方数据

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