基于径向基神经网络的直线超声电机位置控制

• 作者: 姚志远 孙志峻 帅双辉 金家楣 黄卫清
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 超声直线电机 径向基神经网络 位置控制 最小二乘法
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 650-653
• 分类号: TP273
• 字数: 3580字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2010.06.011

摘要

针对直线超声电机的精密位置控制,提出了一种基于径向基神经网络的自适应控制机制.鉴于直线超声电机工作原理,其运行状态必然受到摩擦、强非线性和时变等不确定性因素的干扰,为了对这些不确定性因素进行有效的逼近,采用了径向基神经网络.为了提高控制机制的自适应能力,首先利用来自试验数据的训练样本按正交最小二乘算法确定径向基神经网络的隐层单元的个数和相关参数,再按递推最小二乘法在线调整隐层与输出层之间的权重.试验结果表明,基于径向基神经网络的自适应控制器的性能不仅优于传统的PID控制和误差反向传播神经网络控制,而且具有很好的抗干扰能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚志远	南京航空航天大学精密驱动研究所	52	430	12.0	18.0
2	黄卫清	南京航空航天大学精密驱动研究所	124	1217	19.0	27.0
3	金家楣	南京航空航天大学精密驱动研究所	31	236	10.0	13.0
4	孙志峻	南京航空航天大学机电学院	49	482	13.0	20.0
5	帅双辉		2	21	2.0	2.0