神经网络监督控制在液压舵机伺服系统中的应用

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1、第l2期组合机床与自动化加工技术NO．122011年12月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueDec．2011文章编号：1001—2265(2011)12—0061—04神经网络监督控制在液压舵机伺服系统中的应用侯波，王平军，李彦波，张忠，马晓(1．空军工程大学工程学院，西安710038；2．93670部队，石家庄050071)摘要：针对液压舵机伺服系统中存在的非线性因素和工作环境的不确定干扰，提出将改进的神经网络监督控制算法应用到舵机伺服控制系统设计中。该算法采用单神经元P

2、ID控制取代常规线性控制用于神经网络控制器学习，以提高；窿制系统的鲁棒性及神经网络模型学习初期系统的稳定性。在Simulink环境中建立液压舵机伺服控制系统模型并进行仿真，仿真结果表明：改进的神经网络监督控制，在液压舵机伺服系统中，具有良好的控制效果和较强的鲁棒性，为舵机伺服系统设计提供了一条新的思路。关键词：液压舵机；神经网络监督控制；单神经元PID；系统仿真中图分类号：TP273文献标识码：AApplicationofNeuralNetworkSupervisorycontrolinHydraulicActuatorServoSyst

3、emHOUBo，WANGPing—jun，LIYan。bo，ZHANGZhong，MAXiao(1．TheEngineeringCollegeoftheAirForceEngineeringUniversity，Xi’an710038，China；2．Unit93670Troops，Shijiazhuang050071，China)Abstract：Aimingatnonlinearfactorsinactuatorservosystemanduncertaininterferenceinworkingen—vironments，anim

4、provedneuralnetworksupervisorycontrolwaspresentedtoapplyintheservocontrolsystemdesignofhydraulicactuator．ThecontrolleradoptedasingleneuronadaptivePIDinsteadofregu—larlinercontroltolearn，forthepurposeofimprovingrobustperformanceandthestabilityofsystemear·lyintheneuralnetwo

5、rkslearning．ThenthemodelofproposedsystemwasfoundedandverifiedbySim-ulink．Theresultofthesimulationsindicatesthattheimprovedneuralnetworksupervisorycontrolcana—chieveanidealcontroleffectandhasstrongrobustnessinthehydraulicactuatorservosystem，andtheproposedstrategycarvesouta

6、newwayforcontrollingactuatorservosystemdesign．Keywords：hydraulicactuator；neuralnetworkssupervisorycontrol；singleneuronadaptivePID；simu—lationofsystem性。本文针对舵机伺服控制系统控制性能的要0引言求，提出采用单神经元PID控制取代常规线性控制舵机是飞行控制系统的执行机构，其功用是根用于神经网络控制器学习，优化设计神经网络监督据输入的控制信号大小输出相应量的油液推动飞机控制算法。Simulink

7、仿真试验证明：改进的神经网络舵面转动。液压舵机伺服系统中存在大量的非线性监督控制方法不仅可以确保控制系统的稳定性和鲁因素，同时外界干扰、不同温度下液压油的弹性模量棒性，而且可有效地提高系统响应速度。和粘性的变化等因素使得系统存在大量的不确定1液压舵机伺服系统数学模型和方块图的建立性，因此很难建立舵机伺服系统的精确模型。神经网络作为一种具有高度非线性的连续时间动力系某型飞机整个液压舵机伺服系统可以简单的看统，有着很强的自学习能力和对非线性系统的强大成由两级伺服放大器、小舵机(包括电液伺服阀、小映射能力，能以任意精度逼近定义在紧集上的非线舵机

8、作动筒)、小舵机反馈传感器、小舵机反馈传感性函数，在非线性系统控制中具有很强的优越器解调器、液压作动筒、液压作动筒反馈传感器、液收稿日期：2011—04—15；修回日期：2011—05—31作