基于RBF神经网络的高精度伺服系统补偿控制

• 作者: 刘士荣 周国成
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 高精度伺服控制 补偿控制 径向基函数神经网络 模型参考控制
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 页码范围: 91-94
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9146.2009.06.023

摘要

伺服系统是一种典型的非线性系统,常规线性控制器无法获得高精度控制性能.该文通过在伺服控制系统的速度环中引入基于径向基神经网络的补偿控制器,提出了一种基于径向基神经网络的模型参考补偿控制策略.该补偿控制器能够对系统的非线性不确定性进行实时在线学习,对参数变化及扰动等因素进行实时补偿.仿真结果进一步表明,该控制策略降低了参数变化和外界扰动等不确定性因素对系统的影响,达到了较高的跟踪精度,提高了系统鲁棒性,即使在持续正弦信号干扰下也具有良好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘士荣	杭州电子科技大学自动化研究所	73	1072	16.0	30.0
2	周国成	杭州电子科技大学自动化研究所	3	12	2.0	3.0