【摘 要】
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超声波电动机运行时具有高度非线性、时变性及强耦合性。为有效破解超声波电动机非线性和建模困难的瓶颈，研究蚁群算法和粒子群算法相结合优化模糊神经网络参数的超声波电动机
【基金项目】
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无锡市社会事业领军人才资助项目(WX530/2015021YB);江苏城市职业学院“工学结合人才培养模式研究”教学改革课题项目(13-YB-03)
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超声波电动机运行时具有高度非线性、时变性及强耦合性。为有效破解超声波电动机非线性和建模困难的瓶颈，研究蚁群算法和粒子群算法相结合优化模糊神经网络参数的超声波电动机转速控制方案。仿真分析与实验结果表明，相比传统的BP算法训练模糊神经网络控制方法，该系统能实现对超声波电动机速度的自适应跟踪，速度脉动较小，调节精度高，动态性能较好，抗干扰能力强。
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