基于模糊神经网络的高精度电机自抗扰控制

• 作者: 于巍巍 何静 倪亮 杨成山 肖建 郑广瑜
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 自抗扰 模糊控制 神经网络 电机 高精度
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 分类号: TM30|TM301.2|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2020.02.003

摘要

针对太赫兹雷达系统中伺服电机采用PID方法控制精度不高、鲁棒性较弱,及采用自抗扰控制方法参数难以确定等缺点,提出了一种利用模糊神经网络的自适应学习的优点来调节自抗扰控制参数的高精度电机控制方法.首先建立了基于模糊神经网络的自抗扰控制的电机模型,然后分别对该模型和普通PID模型进行了系统仿真和实验测试.结果表明,该方法能显著提高电机的控制精度和鲁棒性.