变惯量伺服系统智能控制技术研究

论文摘要

本文以工程项目“***伺服系统技术研发”为背景。该系统设计时因特殊任务需求,需驱动不同类型负载,因而系统负载转动惯量存在较大的变化,如在控制器设计时不加以处理,则会造成性能下降,甚至失稳。为了解决变惯量伺服系统的控制问题,本文将经典PID控制与神经元网络控制相结合,进行了较深入的研究。本文首先介绍了该伺服系统的总体设计方案,给出了硬件系统具体设计与工程实现。针对变惯量情况建立了该伺服控制系统的数学模型,利用经典控制理论分析了惯量变化对伺服系统稳定性及控制性能的影响,并利用MATLAB对变惯量伺服系统经典PID控制进行了仿真研究。针对经典PID控制的不足,提出了PID神经元网络控制器方案,设计了PID神经元网络控制器；研究了PID神经元网络控制器的学习算法,PID神经元网络连接权重初值的选取,并对PID神经元网络控制系统稳定性进行了分析,且从理论上给出了各层权重值学习和修改步长的取值范围；最后对变惯量伺服系统PID神经元网络控制进行了仿真研究。仿真结果表明,本文所研究的PID神经元网络控制器对此类变惯量伺服系统具有较好的控制效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 论文研究的目的和意义
• 1.2 伺服系统的发展
• 1.3 伺服系统中智能控制技术的应用
• 1.3.1 模糊控制技术
• 1.3.2 神经网络控制技术
• 1.3.3 专家控制技术
• 1.4 论文主要研究内容
• 2 伺服系统的总体结构与硬件系统
• 2.1 系统技术指标
• 2.2 伺服系统的总体结构
• 2.3 交流伺服驱动方案
• 2.3.1 交流伺服电机的选择
• 2.3.2 变频器的选择
• 2.4 计算机控制系统的设计
• 2.4.1 伺服控制计算机的选择
• 2.4.2 旋转变压器的选择
• 2.4.3 轴角编码板
• 2.4.4 2000HZ激磁板
• 2.4.5 信号调理板
• 2.5 本章小结
• 3 变惯量伺服系统的PID控制研究
• 3.1 伺服控制系统的数学模型
• 3.2 经典PID控制简介
• 3.3 变惯量对系统性能影响的理论分析
• 3.4 变惯量伺服系统经典PID控制的仿真研究
• 3.5 本章小结
• 4 PID神经元网络的基本原理
• 4.1 神经元的基本结构形式
• 4.2 PID神经元的计算方法
• 4.3 PID神经元网络的基本形式
• 4.4 本章小结
• 5 PID神经元网络控制器的研究
• 5.1 神经元网络和PD控制相结合的现状
• 5.2 SPIDNN控制系统的结构和算法
• 5.2.1 SPIDNN控制系统的结构
• 5.2.2 SPIDNN控制器的前向算法
• 5.2.3 SPIDNN控制器的反传算法
• 5.2.4 SPIDNN连接权重初值的选取
• 5.3 SPIDNN控制系统稳定性分析
• 5.4 变惯量伺服系统SPIDNN控制的仿真研究
• 5.5 本章小结
• 6 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献