基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的預(yù)見(jiàn)控制器設(shè)計(jì)及其硬件在回路仿真.pdf

1、該文針對(duì)機(jī)床、機(jī)械手等這類可以事先預(yù)知運(yùn)動(dòng)路徑的被控對(duì)象,采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與預(yù)見(jiàn)控制理論相結(jié)合的控制策略,設(shè)計(jì)了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)見(jiàn)控制器.仿真分析表明,此控制器具有跟蹤性能好,自學(xué)習(xí)能力強(qiáng),反應(yīng)迅速,魯棒性好等特性.預(yù)見(jiàn)控制就是謀求在目標(biāo)值信號(hào)及干擾信號(hào)的未來(lái)信息可被利用時(shí),有效地利用這些信息以改善控制性能.從結(jié)構(gòu)上,預(yù)見(jiàn)伺服系統(tǒng)是在通常的伺服系統(tǒng)上加上利用未來(lái)信息的預(yù)見(jiàn)前饋補(bǔ)償?shù)玫降?因此,其穩(wěn)定性等和原來(lái)一樣,而且由于利用了未來(lái)信息,使目

2、標(biāo)值跟蹤性能更好.但補(bǔ)償精度是受被控對(duì)象數(shù)學(xué)模型的準(zhǔn)確性影響的.同時(shí),神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)具有許多適用于自動(dòng)控制的優(yōu)點(diǎn),對(duì)被控對(duì)象模型的精度要求不高,且抗干擾能力強(qiáng),可以克服系統(tǒng)中非線性的影響,提高系統(tǒng)的性能.因此,用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)見(jiàn)控制器的功能,有利于提高系統(tǒng)的跟蹤性能,自學(xué)習(xí)能力及魯棒性.控制結(jié)構(gòu)采用前饋加反饋的監(jiān)督控制方法,不僅可確?？刂葡到y(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性,具有很好的跟蹤性能,而且可有效地提高系統(tǒng)的控制精度和自適應(yīng)能力.基于以上控制思

3、想,用Matlab的Simulink作了仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明利用目標(biāo)值的未來(lái)信息的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)見(jiàn)控制器,具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力,同時(shí)彌補(bǔ)了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)延遲,大幅度改善了跟蹤性能,而且由于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)處理的并行機(jī)制,提高了響應(yīng)速度.同時(shí)考慮到純數(shù)字的仿真方法與現(xiàn)實(shí)世界的差距,進(jìn)行了有實(shí)際的被控對(duì)象參與的硬件在回路的實(shí)時(shí)仿真實(shí)驗(yàn),即用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)其實(shí)時(shí)控制器,將實(shí)際的受控對(duì)象直接放置在仿真回路中,對(duì)所提出的控制策略進(jìn)行了實(shí)進(jìn)驗(yàn)證.在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中,