基于BP神經網絡摩擦力補償算法的研究.pdf

1、伺服系統(tǒng)中由于摩擦等非線性引起的爬行，跟蹤誤差等現(xiàn)象已經成為阻礙系統(tǒng)性能提高的瓶頸之一，因此對其實施有效補償以消除這些影響在工程中具有重要意義。本文首先綜述了國內外在摩擦建模以及摩擦補償方面的研究現(xiàn)狀，總結了已有研究的不足之處，從而根據(jù)這一領域的發(fā)展趨勢，提出了利用神經網絡進行摩擦力補償?shù)姆椒?。接著闡述了神經網絡的理論基礎及發(fā)展，在分析了與傳統(tǒng)辨識相對應的神經網絡辨識的優(yōu)點后，提出了利用BP神經網絡進行系統(tǒng)辨識，并深入研究了BP神經網絡

2、的網絡結構、算法原理以及網絡設計，針對基本BP算法存在的學習速度慢、容易陷入局部極小點的不足，介紹分析了幾種改進算法，并利用改進的BP算法(LM算法)給出了仿真結果。然后論述了傳統(tǒng)PID控制的基本理論與方法，并給出了PID控制器參數(shù)的一些調整方法，同時針對系統(tǒng)中存在的摩擦力等非線性，提出了利用神經PID控制方法，給出了神經PID控制器的詳細設計方法，并通過使用Matlab強大的仿真功能，針對非線性時變系統(tǒng)進行了仿真試驗，實驗結果表明該方