基于模型辨识的神经网络PID控制在经纬仪中的应用
为了获得高精度和高速的位置控制,不确定参数如摩擦、惯量以及时延等都必须进行严格补偿,才能满足实时位置控制的需求.运用神经网络对非线性系统强大的自学习能力、记忆能力、计算能力以及各种智能处理能力,在控制系统中,能够学习和适应不确定性系统的动态特性,具有很强的容错性和鲁棒性,对经纬仪转台伺服系统进行在线辨识,得到系统的线性动态模型.利用此方法可以有效克服经纬仪的不确定因素,如电机参数的变化,负载转矩变化,摩擦的非线性变化等.在此基础上进行神经PID控制,PID参数依据系统特性进行在线调整,从而达到更好的控制效果和更强的鲁棒性,得到了仿真和试验验证.
神经网络 模型辨识 经纬仪 伺服系统
李洪文 李元春
吉林大学,通信工程学院,吉林,长春,130025;长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130033 吉林大学,通信工程学院,吉林,长春,130025
国内会议
成都
中文
442-446
2006-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）