基于神经网络的两相混合式步进电机反步控制

• 作者: 战家治 崔皆凡
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 两相混合式步进电机 反步控制
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 控制与应用技术|Control and Application Technique
• 页码范围: 28-33,55
• 页数: 7页
• 分类号: TM383.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.12177/emca.2021.157

摘要

两相混合式步进电机是一个非线性、多变量、强耦合的系统.针对两相混合式步进电机开环控制定位精度低的问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的反步控制方法,该方法克服了单一反步控制对非线性系统控制参数选取困难的缺点,利用RBF神经网络的万能逼近特性,对电机运行过程中的不确定因素进行补偿,使其不过于依赖反步控制器所选取的参数,同时引入高斯基函数和自适应律,能够较好地对其中的非线性项进行逼近.利用神经网络与反步控制方法的结合,有效提高了两相混合式步进电机控制的位置跟踪精度和稳态性能.