伺服位置控制参数的RBF神经网络自整定研究.pdf

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1、第3期组合机床与自动化加工技术No．32016年3月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueMar．2016文章编号：1001—2265(2016)03—0075—03DOI：10．13462／j．cnki．mmtamt．2016．03．021伺服位置控制参数的RBF神经网络自整定研究术周佳，卢少武，周凤星(武汉科技大学信息科学与工程学院，武汉430081)摘要：为了获得满意的交流伺服系统位置控制性能，需要对伺服系统位置控制参数进行整定。提出一种基于RBF神经网络的伺服系统位置

2、控制参数自整定方法，该方法利用RBF神经网络全局寻优的优点，对伺服系统位置PF控制参数进行整定，从而改善常规PF控制器的控制效果，最后通过仿真实验进行了验证。仿真结果表明：与常规PF控制方法相比，该方法稳定有效，控制精度高，具有更好的控制效果。引入了RBF神经网络的伺服系统，提高了动态性能，增强了系统稳定性。关键词：伺服系统；永磁同步电机；RBF神经网络；PF参数整定中图分类号：TH161；TG659文献标识码：AStudyonPositionControlParametersAuto-tuningofServoSystemBasedo

3、nRBFNeuralNetworkZHOUJia，LUShao—WU，ZHOUFeng．xing(CollegeofInformationScienceandEngineering，WuhanUniversityofScienceandTechnology，Wuhan430081，China)Abstract：ToobtainthesatisfactorythepositioncontrolperformanceofACservosystem，thepositioncon—trolparametersofservosystemshoul

4、dbetuned．Thispaperpresentsapositioncontrolparametersauto-tun—ingalgorithmofservosystembasedonRBFneuralnetwork，theaimofwhichistoimprovethecontroleffectoftraditionalPFcontroller．Itisverifiedthroughsimulationfinally．Thesimulationresultsshowthat，comparedwithtraditionalPFcont

5、rolalgorithm，theproposedalgorithmisstableandeffective，andhashighprecisionandbeaercontroleffect．BasedontheRBFneuralnetwork，thedynamicperformanceandthesta—bilityoftheservosystemisimprovedobviously．Keywords：sel'vosystem；PMSM；RBFneuralnetwork；PFparametertuning性因素，提出一种基于BP神经网

6、络的PID控制器，该O引言控制器结合PID算法和神经网络的优点，具有鲁棒性永磁同步电机因具有系统响应快，运动平稳，传动强、超调量小和运行平稳等特点。文献[6]设计出一效率高等优点，在数控机床、智能机器人等领域得到广种基于RBF神经网络与传统PID控制相结合的控制泛应用，而永磁同步电机伺服系统的控制性能与其控器，应用该控制器的伺服系统结构简单，能适应环境变制参数密切相关。在伺服系统三层控制环节中，位置化，干扰被有效抑制。环为外层控制环，其作用是保证系统静态精度和动态径向基函数(RBF—RadialBasisFunction)神经网络跟踪性

7、能，使伺服系统能稳定、高精度运行，且在很多模拟了人脑中局部调整相互覆盖接收域的神经网络结应用中，位置控制性能是伺服系统控制性能的最终体构，具有单隐层的三层前馈网络。它能以任意精度逼现，因此对伺服系统位置控制参数自整定方法进行研近任意连续函数，是一种局部逼近的神经网络。J。本究显得尤为重要。文以永磁同步电机伺服系统位置环为研究对象，运用近年来，随着神经网络理论的发展，众多学者提出基于RBF神经网络的位置PF控制器对伺服系统位置将具有自学习能力的神经网络应用到伺服系统控制研PF的两个参数。、jc，进行整定，实现伺服系统位置环究中。文献[4]

8、将神经网络与传统滑模变结构控制参数自动调节，达到提高伺服系统静态精度和动态跟(SMC)相结合，以实现SMC控制器参数的最优化自整踪性能的目的。最后通过仿真实验验证了该方法的可定，该算法使得控制系统的动静态性