本文關(guān)鍵詞：基于RBFNN辨識的超聲波電機單神經(jīng)元PID控制研究

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【摘要】：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)元的自學習和自適應能力,共同實現(xiàn)對PID控制參數(shù)的自適應整定。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)設計了基于RBFNN辨識的單神經(jīng)元PID控制器。研究了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的辨識原理和學習算法,并通過MATLAB仿真比較了BP神經(jīng)網(wǎng)絡和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的辨識效果,實驗結(jié)果證明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的辨識速度更快并且誤差更小。在此基礎上設計了基于RBFNN辨識的單神經(jīng)元PID控制器,以提高系統(tǒng)的自適應性和響應速度。4)軟件設計。根據(jù)Modbus通信協(xié)議和Q格式編程要求對整個系統(tǒng)的軟件進行了設計,并將設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辨識的單神經(jīng)元PID控制比傳統(tǒng)的PID控制性能更好,速度誤差更小。
【關(guān)鍵詞】：超聲波電機 PID控制 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡 單神經(jīng)元
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP273;TM359.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-18
• 1.1 超聲波電機概述9-13
• 1.1.1 超聲波電機的發(fā)展歷史9-10
• 1.1.2 超聲波電機的分類10-11
• 1.1.3 超聲波電機的特點11-12
• 1.1.4 超聲波電機的應用12-13
• 1.2 超聲波電機控制技術(shù)研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 超聲波電機速度控制研究的現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 超聲波電機位置控制研究的現(xiàn)狀14-16
• 1.3 本論文的研究內(nèi)容和意義16-18
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容16-17
• 1.3.2 研究的意義17-18
• 第二章 行波超聲波電機的運行原理與驅(qū)動控制18-26
• 2.1 行波超聲波電機的基本結(jié)構(gòu)與運行機理18-21
• 2.1.1 行波超聲波電機的結(jié)構(gòu)特點18
• 2.1.2 行波超聲波電機的運行原理及定子行波的產(chǎn)生18-21
• 2.2 行波超聲波電機驅(qū)動控制原理21-25
• 2.2.1 行波超聲波電機速度控制原理與方法21-24
• 2.2.2 行波超聲波電機的驅(qū)動方式24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于卡爾曼濾波的超聲波電機測速控制系統(tǒng)26-38
• 3.1 超聲波電機測控系統(tǒng)的組成26-29
• 3.2 基于M測速法的系統(tǒng)設計29-31
• 3.2.1 圓光柵測角系統(tǒng)29-30
• 3.2.2 M測速法30-31
• 3.3 基于卡爾曼濾波的M測速算法改進31-37
• 3.3.1 卡爾曼濾波31-33
• 3.3.2 基于卡爾曼濾波測速系統(tǒng)的設計33-36
• 3.3.3 測速系統(tǒng)仿真結(jié)果分析36
• 3.3.4 卡爾曼濾波測速算法的改進36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第四章 基于RBFNN辨識的單神經(jīng)元自適應PID的超聲波電機速度控制38-51
• 4.1 引言38-39
• 4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡39-42
• 4.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型39-41
• 4.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法41-42
• 4.3 自適應RBFNN參數(shù)辨識42-46
• 4.3.1 RBFNN的離線訓練42-43
• 4.3.2 RBFNN的在線參數(shù)調(diào)整43
• 4.3.3 仿真實例以及結(jié)果分析43-46
• 4.4 基于RBFN自適應PID控制的超聲波電機控制系統(tǒng)46-50
• 4.4.1 單神經(jīng)元自適應PID控制器46-47
• 4.4.2 基于RBFNN辨識的單神經(jīng)元PID控制器設計47-49
• 4.4.3 仿真實例以及結(jié)果分析49-50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 第五章 基于RBFNN辨識的超聲波電機單神經(jīng)元PID控制的系統(tǒng)軟件設計51-64
• 5.1 系統(tǒng)總模塊軟件設計51-52
• 5.2 通信模塊軟件設計52-57
• 5.2.1 Modbus通信協(xié)議52-55
• 5.2.1.1 Modbus通信協(xié)議描述52-54
• 5.2.1.2 Modbus協(xié)議串行通信模式54-55
• 5.2.2 基于Modbus協(xié)議通信的軟件流程55-57
• 5.2.2.1 主循環(huán)程序流程55-56
• 5.2.2.2 串口接收中斷56
• 5.2.2.3 串口發(fā)送中斷56-57
• 5.3 控制模塊軟件設計57-60
• 5.3.1 Q格式57-60
• 5.3.2 控制系統(tǒng)的軟件流程60
• 5.4 實驗結(jié)果60-63
• 5.5 本章小結(jié)63-64
• 第六章 總結(jié)與展望64-65
• 6.1 主要的貢獻64
• 6.2 本文的不足和研究工作展望64-65
• 致謝65-66
• 參考文獻66-70
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文及成果70

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