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《沈阳工业大学》 2003年
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直线伺服系统神经网络自适应逆控制理论研究

马航  
【摘要】: 本文以国家自然科学基金资助项目《直线伺服双位置环动态精密同步进给理论和实现方法研究(NO.50075057)》为背景,基于神经网络及自适应逆控制理论,提出了直线伺服的高精度快进给的神经逆控制系统方案,并进一步研究了神经网络控制问题。 由于永磁直线同步电动机消除了旋转电机由旋转运动到直线运动的机械传动链的影响,且具有电磁推力强度高、损耗低、电气时间常数小、响应快等特点,使其在高精度、微进给伺服系统中成为执行机构的最佳选择之一。本项目提出了在诸如龙门移动式镗铣床等涉及高精度同步进给技术的现代加工设备中,采用永磁直线同步电机作为同步进给的驱动元件,以发挥其高速的动态响应能力,实现动态同步进给。 传统的矢量控制算法是建立在电动机数学模型的基础上的,系统的控制性能往往受模型的精确程度和电动机的参数影响较大。本论文在人工神经网络控制理论的基础上,针对永磁直线同步电动机矢量控制系统,构造MIMO神经网络PID矢量控制系统。通过大量仿真和实验表明,本系统不仅具有较好的动态和稳态性能,而且避免了系统的数学模型、电动机参数变化等因素的不良影响,有很好的自适应性和鲁棒性。 本文的创新之处在于,将直线电动机作为一个的被控对象,利用自适应逆控制理论设计了一个BP神经网络自适应逆控制系统,以此解决高精度进给的控制问题,并在此基础上,研究了神经逆控制问题来解决模型摄动和参数不确定性给系统带来的扰动,以保证系统的稳定性及鲁棒性;利用逆控制器的快速反应能力来保证系统的快速性,共同实现系统的性能指标。 所提出的控制方案有严格的理论基础,既保证了闭环系统的稳定性和快速的跟随性能,又抑制了模型摄动及外部干扰对系统的影响,保证了系统的鲁棒性能。仿真也验证了所提方案是行之有效的。
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TM921.5

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【参考文献】
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