基于CMAC的伺服系统控制研究

摘要：

针对高精度伺服系统中存在的非线性和各种不确定性因素,提出了基于小脑模型神经网络的复合控制方法,控制器由前馈控制器、比例微分控制器(PD)和小脑模型神经网络控制器(CMAC)构成,该方法在传统的PD+前馈控制方法上加入了CMAC神经网络算法的快速学习,精确逼近的优点,既保证了快速实时跟踪,又进一步提高了跟踪精度.实验结果证明,用CMAC控制方法后系统的跟踪精度比PD+前馈控制方法提高近一个数量级,同时该方法对摩擦引起的波形畸变有很好的抑制作用,仿真和实验研究表明了该方法的可行性和有效性,并能满足实时性要求,对提高伺服系统的高精度动态跟踪性能有很好的工程参考价值.

关键词：CMAC、复合控制、最小均方误差算法、伺服系统、摩擦补偿

所属期刊栏目：27

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：航空基金03D51001

在线出版日期：2006-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：515-519