基于蚁群-粒子群的模糊神经网络超声波电动机控制

• 作者: 乔维德 张本法
• 来源期刊: 微特电机
• 学科: 工学
• 关键词: 超声波电动机 蚁群算法 粒子群算法 模糊神经网络 速度控制
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 驱动控制
• 页码范围: 62-65,71
• 页数: 5页
• 分类号: TM359.9
• 字数: 4472字
• 语种: 中文

摘要

超声波电动机运行时具有高度非线性、时变性及强耦合性.为有效破解超声波电动机非线性和建模困难的瓶颈,研究蚁群算法和粒子群算法相结合优化模糊神经网络参数的超声波电动机转速控制方案.仿真分析与实验结果表明,相比传统的BP算法训练模糊神经网络控制方法,该系统能实现对超声波电动机速度的自适应跟踪,速度脉动较小,调节精度高,动态性能较好,抗干扰能力强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔维德		58	129	6.0	9.0
2	张本法		4	1	1.0	1.0