本文選題：氣動(dòng)力伺服系統(tǒng) + RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《液壓與氣動(dòng)》2017年04期

【摘要】：針對(duì)氣動(dòng)力伺服系統(tǒng)的非線性、時(shí)變性和不確定性,在已有RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的控制算法。在RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)整中引入動(dòng)量因子,考慮參數(shù)變化的經(jīng)驗(yàn)積累,減小系統(tǒng)振蕩;同時(shí),采用LM(Levenberg-Marquardt)算法代替梯度下降法對(duì)算法中PID參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線調(diào)整,加快其響應(yīng)速度。最終通過MATLAB仿真和基于Lab VIEW的實(shí)物驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),測(cè)試了改進(jìn)算法在氣動(dòng)力伺服系統(tǒng)中的控制效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法的快速性和魯棒性明顯提高,在氣動(dòng)力伺服系統(tǒng)中具有良好的控制效果,且在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)具有實(shí)用性。
[Abstract]:Aiming at the nonlinearity, time-varying and uncertainty of aerodynamic servo system, an improved control algorithm based on RBF neural network PID control algorithm is proposed. The momentum factor is introduced into the parameter adjustment of RBF network, and the empirical accumulation of parameter change is considered to reduce the oscillation of the system. At the same time, the PID parameter in the algorithm is adjusted online in real time instead of gradient descent algorithm, which accelerates the response speed. Finally, through MATLAB simulation and physical verification experiment based on Lab VIEW, the control effect of the improved algorithm in aerodynamic servo system is tested. The experimental results show that the improved algorithm is fast and robust, has good control effect in aerodynamic servo system, and has practicability in industrial field.
【作者單位】： 上海航天設(shè)備制造總廠;
【分類號(hào)】：TH138;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1785623