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为了提高力矩电机转子位置的精度,考虑影响力矩电机位置精度的主要因素,使用广义回归神经网络(GRNN)建立了力矩电机转子位置误差预测模型。该模型采用实验台运行的正弦轨迹数据为训练样本,三角波轨迹运行数据为测试样本。选取40组正弦波轨迹数据和10组三角波轨迹数据进行仿真预测和验证。以正弦波信号的指令位置和指令速度作为模型的输入,以三角波信号的位置误差作为输出。结果表明建立的力矩电机转子位置误差预测模型的精度要高于其他神经网络(BP、Elman),文中所建立的GRNN模型能够有效预测力矩电机复杂轨迹进给位置误差