基于神经网络的轮廓误差控制仿真研究

• 作者: 娄天玲 昂卫兵 王群京 肖本贤
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 轮廓误差 复合控制 神经网络 遗传算法 逆模型
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 572-574
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 2319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2003.04.034

摘要

运动控制系统不同轴的动态特性的差异是造成系统轮廓误差较大的主要原因.为系统每个轴设计一个高性能的前馈补偿器,可以改善每个轴的动态特性,使不同轴相互匹配,从而减小系统的轮廓误差.由于前馈补偿器的传递函数通常具有二阶或二阶以上微分环节,物理实现较困难,本文利用神经网络辨识系统的控制对象逆模型作为前馈补偿器,很好地解决了该问题;而利用在遗传算法中加入BP算法形成的混合遗传算法作为神经网络的训练算法,此算法具有收敛速度快,不易陷入局部极小的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王群京	合肥工业大学自动化研究所	108	2535	28.0	44.0
2	肖本贤	合肥工业大学自动化研究所	94	939	18.0	27.0
3	娄天玲	合肥工业大学自动化研究所	9	100	6.0	9.0
4	昂卫兵	合肥工业大学自动化研究所	5	51	4.0	5.0