采用遗传神经网络的直线伺服系统速度自适应控制

• 作者: 林健 汪木兰 陈桂
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 直线伺服系统 径向基函数神经网络 遗传算法 自适应控制
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 仪器仪表/检测/监控
• 页码范围: 109-112
• 分类号: TM303.1
• 字数: 3515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3133.2011.07.029

摘要

针对永磁直线同步电动机伺服系统多变量、强耦合、非线性,以及时变的特点,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的永磁直线同步电动机速度控制方法,该方法根据RBF神经网络的结构特点,对其参数采用遗传算法进行离线训练,并通过在线训练调整隐层与输出层的连接权值,实现了电动机速度的自适应控制.实验结果表明,与常规PID控制相比,RBF神经网络控制器提高了直线伺服系统的静态和动态性能,使得电动机在启动和负载改变时转速超调量减小,且转速能更快地趋于稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪木兰	南京工程学院自动化学院先进数控技术江苏省高校重点建设实验室	232	1806	19.0	29.0
2	林健	南京工程学院自动化学院先进数控技术江苏省高校重点建设实验室	81	291	8.0	12.0
3	陈桂	南京工程学院自动化学院先进数控技术江苏省高校重点建设实验室	69	368	11.0	15.0