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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著直線(xiàn)伺服系統(tǒng)在現(xiàn)代工業(yè)中的廣泛應(yīng)用,尤其是在一些高控制性能場(chǎng)合如機(jī)器人、數(shù)控機(jī)床等,直線(xiàn)電機(jī)的優(yōu)勢(shì)越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的重視。但是,由電機(jī)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的端部效應(yīng)、齒槽效應(yīng)、紋波推力以及摩擦力等引起的推力波動(dòng),影響著直線(xiàn)伺服系統(tǒng)的定位精度以及抗干擾性能。為抑制永磁直線(xiàn)同步電機(jī)中的推力波動(dòng),提高系統(tǒng)的性能,本文設(shè)計(jì)了PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(Proportional-Integral-Derivative Neural Network, PIDNN
2、)控制器和細(xì)菌覓食優(yōu)化算法優(yōu)化的PIDNN(簡(jiǎn)稱(chēng)BFO-PIDNN)控制器,并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了其有效性。
首先,介紹了永磁直線(xiàn)同步電機(jī)(Permanent Magnet Linear Synchronous Motor,PMLSM)的結(jié)構(gòu)和工作原理以及矢量控制原理,同時(shí)對(duì)推力波動(dòng)進(jìn)行了分析,著重分析了端部效應(yīng)、紋波推力、齒槽力和摩擦力引起的推力波動(dòng),并對(duì)它們進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)學(xué)描述,在此基礎(chǔ)上建立了帶推力波動(dòng)的數(shù)學(xué)模型。
3、> 其次,介紹了PIDNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法,為PMLSM速度跟蹤系統(tǒng)設(shè)計(jì)了PIDNN控制器,其中PIDNN含有比例、積分和微分的神經(jīng)元,使其具有良好的靜態(tài)性能和動(dòng)態(tài)性能,進(jìn)而能夠很好的處理動(dòng)態(tài)信息。將PIDNN控制器與傳統(tǒng)PID控制器、BP控制器進(jìn)行仿真對(duì)比,結(jié)果表明PIDNN控制器效果更好。在此基礎(chǔ)上,又提出了細(xì)菌覓食優(yōu)化算法來(lái)對(duì)PIDNN進(jìn)行訓(xùn)練,其中細(xì)菌覓食優(yōu)化算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力,提高了應(yīng)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的能力,設(shè)計(jì)出BFO-
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