【摘 要】
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针对行波超声波电机运行过程中的较强时变性与非线性特征,引入了一种比例—积分—微分神经元网络（PIDNN）电机速度控制器。控制器网络融合了状态转换函数,具备动态映射能力,利用
【机 构】
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中北大学机电工程学院,豫西工业集团有限公司
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针对行波超声波电机运行过程中的较强时变性与非线性特征,引入了一种比例—积分—微分神经元网络（PIDNN）电机速度控制器。控制器网络融合了状态转换函数,具备动态映射能力,利用PID控制律先验知识确定权值初值,通过可变学习速度反传算法（VLBP）在线学习,使训练结果快速收敛,不易陷入局部极小,从而实现对超声波电机稳定快速的控制。采用参数变化电机模型对控制器进行仿真校验,仿真结果表明：方法具有较快的响应速度和较高的鲁棒性,能通过在线学习补偿电机运行过程中的非线性。
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