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《昆明理工大学》 2010年
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基于RBF神经网络的气动位置伺服系统的研究

杨海锋  
【摘要】:气动具有机构简单、无污染、工作可靠、传动速度快、维护方便等一系列显著的优点,在工业自动化生产和机器人驱动系统得到了广泛的应用。但是由于气动技术的一些固有特性,如气体的压缩性大、气缸强烈的摩擦力、气体通过阀口流量的非线性等,使气动控制的精度和稳定性难以达到理想的效果,从而限制了气动技术的更广泛应用。因此,对气动位置伺服系统进行研究,采取适当的控制方法实现准确的位置控制,是目前气动领域研究的重要课题之一。 本文在推导出由气动伺服阀和无杆气缸组成的气动位置伺服系统数学模型的基础上,通过对神经网络的理论研究和基于RBF神经网络的气动位置伺服系统的仿真研究,实现了对无杆气缸位置的精确控制。 总结和阐述了国内外气动技术及伺服控制的发展及现状,提出了目前的问题和本文的研究内容。 介绍了基于气动三自由度机械手的气动位置伺服系统的硬件和软件的组成及其工作原理,并建立了系统的非线性数学模型,描述了该数学模型的特点。 对气动位置伺服系统进行了控制策略研究,提出了本文采用的控制策略:RBF神经网络-PID复合控制。通过RBF神经网络的应用,实现了对PID参数kp、kd、ki的动态调整,使系统运行过程中PID参数处于最佳状态,并保证了系统的稳定性。 采用MATLAB/Simulink和AMEsim两种软件对系统进行了仿真研究。在Simulink环境中,建立了系统的数学模型并采用RBF神经网络-PID控制器进行了仿真,仿真结果表明:与传统的PID控制方法相比,RBF神经网络-PID复合控制明显地改善了系统的特性,频宽达到了5赫兹,跟踪精度为95%。此外,在AEMsim软件中建立气动位置伺服系统的物理模型,并在Simulink环境下对该物理模型进行仿真研究,仿真结果同样表明系统的控制精度和鲁棒性得到了提高,同时实现了AMEsim和Simulink的联合仿真。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP273

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【参考文献】
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