基于神经网络补偿的转台伺服系统控制研究

• 作者: 俞洁皓 白国振
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 飞行仿真转台伺服系统 神经网络补偿 计算力矩法 自适应律 K-均值聚类
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1676-1681
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.06.017

摘要

针对飞行仿真转台伺服系统中存在的非线性摩擦干扰进行了研究，采用一种基于 RBF 神经网络进行误差补偿的在线自适应控制策略。在基于逆动力学的计算力矩控制方法的基础上，利用 RBF 神经网络的万能逼近特性在线辨识模型误差，从而对系统进行补偿，其权值自适应律根据 Lyapunov 稳定性理论推导，保证了系统跟踪误差的收敛及稳定。仿真结果表明该控制策略可使位置 MAE 指标从0．0087 m 提高到0．0016 m，使位置MSE 指标从1．0128E －4 m 提高到3．3002E －6 m，具有较高的鲁棒性和稳态控制精度。最后分别从隐层节点数及节点中心学习算法的变化两方面提出两种改进方案，仿真结果表明隐层节点数的增加可以进一步减小位置误差，而采用 K-means 聚类算法解决了神经网络节点中心按经验选取或试凑的困难。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白国振	上海理工大学机械工程学院	64	381	10.0	17.0
2	俞洁皓	上海理工大学机械工程学院	3	67	2.0	3.0