基于神经网络PID控制器的DSP实现

【摘要】：863-2动态模拟扫描成像实验转台是为了详查普查结合型侦察相机在地面模拟卫星飞行扫描成像而专门设计的半实物仿真转台。它是一种典型的伺服控制系统。 前人在低速控制系统的设计方面已经做了一些工作，但还不能完全满足转台低速运行时的控制精度要求。通过分析原有系统的经典PID控制方案和试验数据发现：低速运行时的干摩擦力矩是影响转台低速平稳性的重要因素，采用传统的控制方案很难使它具有较高的静态、动态性能。针对这种非线性摩擦力矩扰动，本文充分结合神经网络和反馈控制的各自优势，提出了一种基于神经网络的PID控制器结构。传统PID控制器一般是固定参数的，而基于神经网络的PID控制器能够针对时变的摩擦力矩自动寻找最优的PID参数组合。这无疑增加了系统的自适应性。 本文以摩擦力矩补偿为出发点，在原有系统硬件基础上，分析了控制对象的低速特性，提出并论证了新的基于BP神经网络的PID控制算法，并结合单轴仿真转台的调试过程，详细叙述了控制系统的DSP实现过程。 通过理论分析、计算机仿真试验，充分证明了本文提出的基于神经网络PID控制算法的有效性。这对于今后伺服控制系统的设计无疑是一个有价值的参考。