【摘 要】
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针对超声波电机的速度控制,本文提出使用基于递归神经网络和Lyapunov稳定性的控制算法,可以在一定程度上反映超声波电机的输入输出非线性关系.伺服系统的控制部分由递归神经
【机 构】
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闽江学院物理学与电子信息工程系,福建福州,中国,350121
【出 处】
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第17届中国系统仿真技术及其应用学术年会(17th CCSSTA 2016)
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针对超声波电机的速度控制,本文提出使用基于递归神经网络和Lyapunov稳定性的控制算法,可以在一定程度上反映超声波电机的输入输出非线性关系.伺服系统的控制部分由递归神经网络辨识器(RNNI)和递归神经网络控制器(RNNC)组成.由于递归神经网络可以在线调整其参数值,因此当电机运行参数发生变化时,可以通过改变神经网络辨识参数来实现速度的快速跟踪,并通过Lyapunov稳定性进行控制参数调整.实验表明,使用递归神经网络和Lyapunov稳定性控制算法的伺服系统对超声波电机进行伺服控制,可以达到快速响应和高精度的控制效果.
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