基于神經(jīng)元網(wǎng)絡的預見控制器設計及其硬件在回路仿真.pdf

1、該文針對機床、機械手等這類可以事先預知運動路徑的被控對象,采用神經(jīng)元網(wǎng)絡與預見控制理論相結合的控制策略,設計了神經(jīng)元網(wǎng)絡預見控制器.仿真分析表明,此控制器具有跟蹤性能好,自學習能力強,反應迅速,魯棒性好等特性.預見控制就是謀求在目標值信號及干擾信號的未來信息可被利用時,有效地利用這些信息以改善控制性能.從結構上,預見伺服系統(tǒng)是在通常的伺服系統(tǒng)上加上利用未來信息的預見前饋補償?shù)玫降?因此,其穩(wěn)定性等和原來一樣,而且由于利用了未來信息,使目

2、標值跟蹤性能更好.但補償精度是受被控對象數(shù)學模型的準確性影響的.同時,神經(jīng)元網(wǎng)絡具有許多適用于自動控制的優(yōu)點,對被控對象模型的精度要求不高,且抗干擾能力強,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)絡來實現(xiàn)預見控制器的功能,有利于提高系統(tǒng)的跟蹤性能,自學習能力及魯棒性.控制結構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能力.基于以上控制思

3、想,用Matlab的Simulink作了仿真驗證,結果表明利用目標值的未來信息的神經(jīng)元網(wǎng)絡預見控制器,具有很強的自學習能力,同時彌補了系統(tǒng)的動態(tài)延遲,大幅度改善了跟蹤性能,而且由于神經(jīng)元網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)處理的并行機制,提高了響應速度.同時考慮到純數(shù)字的仿真方法與現(xiàn)實世界的差距,進行了有實際的被控對象參與的硬件在回路的實時仿真實驗,即用計算機實現(xiàn)其實時控制器,將實際的受控對象直接放置在仿真回路中,對所提出的控制策略進行了實進驗證.在這個實驗中,