基于RBFNN辨識的超聲波電機單神經(jīng)元PID控制研究.pdf

1、超聲波電機作為一種新型的直驅(qū)微特電機，其低速大轉(zhuǎn)矩、動作響應(yīng)快、斷電自鎖等優(yōu)越特性，使得超聲波電機在精密控制、短時非連續(xù)運動等方面具有良好的應(yīng)用前景。由于目前還沒有能夠完全表達超聲波電機特性的精確模型，其系統(tǒng)內(nèi)在的復(fù)雜非線性和時變性，給電機的控制帶來了極大的困難。針對這一問題，本文提出了一種基于RBFNN辨識的超聲波電機單神經(jīng)元PID控制方法，通過在線辨識系統(tǒng)的過程模型，利用單神經(jīng)元的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，共同實現(xiàn)對PID控制參數(shù)的自適應(yīng)

2、整定。本文研究的主要內(nèi)容如下:
　　1)對超聲波電機的基本認識。介紹了超聲波電機的發(fā)展歷史、特點以及應(yīng)用領(lǐng)域，分析了行波超聲波電機的運行原理和超聲波電機的三種調(diào)速手段和驅(qū)動方式。
　　2)設(shè)計出了基于M測速的卡爾曼濾波。為了提高測速精度研究了基于M測速的卡爾曼濾波測速算法，并使用MATLAB仿真驗證了這種濾波方法的有效性，然后根據(jù)仿真結(jié)果對卡爾曼濾波器進行了改進。
　　3)設(shè)計了基于RBFNN辨識的單神經(jīng)元PID控制器

3、。研究了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識原理和學(xué)習(xí)算法，并通過MATLAB仿真比較了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識效果，實驗結(jié)果證明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識速度更快并且誤差更小。在此基礎(chǔ)上設(shè)計了基于RBFNN辨識的單神經(jīng)元PID控制器，以提高系統(tǒng)的自適應(yīng)性和響應(yīng)速度。
　　4)軟件設(shè)計。根據(jù)Modbus通信協(xié)議和Q格式編程要求對整個系統(tǒng)的軟件進行了設(shè)計，并將設(shè)計好的軟件在搭建的USM80超聲波電機實驗平臺上進行驗證，實驗結(jié)果表明基于RBFNN