本文将神经网络使用在环球电机的位置控制系统中,所设计的神经网络补偿器对由静摩擦力产生的非线性进行补偿。此神经网络是采用间接设计法完成的。即先设计一个神经网络来作为非线性伺服马达的仿真器,再通过此神经网络来完成对补偿器的训练设计,所以设计过程分两部分:首先训练一个神经网络仿真器,为非线性伺服马达建模,当它满足性能要求时,再将仿真器与另一个神经网络相串联,设计训练神经网络补偿器的权重值,使之成为非线性伺服马达的倒模型。一旦第二个神经网络也满足训练指标,可将此神经网络与常规的PID调节器并联使用。常规控制器在负反馈系统中实现期望的动态特性。
在下面几节里,首先描述控制问题。然后,通过所采集的东莞电机的输入输出数据,对非线性伺服马达的神经网络仿真器及补偿器进行训练。所设计的神经网络补偿器通过实际的运动控制的位移控制系统得以实现和证实。后给出一些神经网络补偿器和常规控制器实验结果之间的有意义的比较。
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