【摘 要】
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提出了一种基于BP神经网络的机械伺服系统非线性摩擦的补偿方法,根据该方法设计出一种将经典的PD控制与神经网络控制相结合的控制器.该控制器既有PD控制的优点,又有神经网络
【机 构】
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东南大学机械工程系,济南大学信息科学与工程学院
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提出了一种基于BP神经网络的机械伺服系统非线性摩擦的补偿方法,根据该方法设计出一种将经典的PD控制与神经网络控制相结合的控制器.该控制器既有PD控制的优点,又有神经网络逼近非线性函数的能力,较好地补偿了系统中的非线性摩擦和外部扰动.应用Lyapunov稳定性定理,证明了系统的稳定性,并得到系统跟踪误差的边界值.采用刚毛摩擦动力学模型,对X-Y定位平台进行仿真和实验.结果表明该控制器能够补偿系统的非线性因素,保证了系统的稳定,减小了跟踪误差.该方案控制效果明显优于PD控制,可用于工业设备的控制中.
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