本文選題：步進(jìn)電機(jī) + 定位控制　； 參考：《自動(dòng)化與儀表》2014年12期

【摘要】：該文針對(duì)單細(xì)胞分析儀器定位控制中步進(jìn)電機(jī)運(yùn)行時(shí)的非線(xiàn)性特性,首先建立了步進(jìn)電機(jī)的數(shù)學(xué)模型。利用建立的模型,在傳統(tǒng)PID控制方法的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID相結(jié)合的控制方法,并通過(guò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定PID控制器的參數(shù)。為了解決RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、基寬和中心矢量的初值選取問(wèn)題,采用遺傳算法對(duì)初值進(jìn)行選取,優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最后在Matlab/Simulink平臺(tái)上對(duì)所設(shè)計(jì)的控制方法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所設(shè)計(jì)的控制方法響應(yīng)時(shí)間短、無(wú)超調(diào)、定位效果好,能較好地滿(mǎn)足儀器定位精度的要求。
[Abstract]:In this paper, the mathematical model of stepping motor is established in view of the nonlinear characteristics of stepping motor in the positioning control of single cell analysis instrument. Based on the established model and the traditional PID control method, a control method combining RBF neural network with PID is designed, and the parameters of PID controller are adjusted by RBF neural network. In order to solve the problem of selecting the initial value of RBF neural network weight, base width and center vector, genetic algorithm is used to select the initial value to optimize the neural network. Finally, the simulation experiments are carried out on the Matlab/Simulink platform. The simulation results show that the designed control method has the advantages of short response time, no overshoot, good positioning effect, and can meet the requirements of the instrument positioning accuracy.
【作者單位】： 廣西師范大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(21327007)
【分類(lèi)號(hào)】：TM383.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1817733