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伺服电机因其可实现精确的速度、位置控制广泛应用于工业机器人领域。而由于机器人工作环境和工作对象的复杂和多变,导致传统控制算法的控制效果无法满足系统的既定目标。利用神经网络学习算法的自学习和自适应能力,结合传统PID控制算法设计了一种神经元自适应PID控制器。与传统PID控制器的控制效果相比较,仿真结果证明应用神经元自适应PID控制算法的伺服系统具有更强的稳定性和抗干扰能力。