一种多电机同步传动模煳神经网络控制器的设计.pdfVIP

第22 卷第1 期 控 制 与 决 策 2007 年1 月 Vol. 22 No . 1 Control and Decision Jan. 2007 : 1001-0920(2007) 01-0030-05 张承慧, 石庆升, 程 金 ( 山东大学 控制科学与工程学院, 济南 250061) : 设计了具有知识表达和自学习能力的模糊神经网络同步控制 , 建立了模糊控制规则, 进而提出了多电机 同步控制的模糊神经网络学习算法. 对四轴同步控制系统进行仿真实验, 结果表明模糊神经网络同步控制 能有效 实现多电机同步控制, 收敛速度较快, 鲁棒性较好. : 同步控制; 相邻耦合误差; 模糊神经网络; 同步误差 : TP232 : A Design of fuzzy neural network controller for synchronization drive in mult-i motor systems ZH AN G Cheng-hui, SH I Qing-sheng , CH EN G J in ( Sc ool of Control Science and Engineering, S andong University , Ji. nan 250061, C ina. Correspondent: ZH ANG C eng- ui, E-mail: zc ui@ sdu. edu. cn) Abstract: T e in erent know ledge-expressing and self-learning abilities of fuzzy-neural netw ork are used to construct a sync ronization cont roller . T en t e fuzzy rules are set and t e fuzzy neural net work learning algorit m is proposed. Simulation results of t e sync ronized system w it four axes s ow t at t e sync ronization controller based on t e fuzzy neural net work can effectively ac ieve t e sync ronization cont rol of mult-i motors w it a quick convergence rate and good robustness. Key words: Sync ronization cont rol; Adjacent coupling error; Fuzzy neural network; Sync ronizat ion error 1 引 言 模糊神经网络具有良好的自学习和非线性逼近 在造纸、印染、纺织等高精度、高转速传动系统 能力, 可以有效地克服复杂系统中的参数时变、非线 中, 多电机同步控制历来是最核心的问题. 同步控制 [ 6] 性等问题 . 为了充分利用模糊神经网络的自学习 算法的好坏直接影响着系统的可靠性和产品的质 和非线性逼近能力, 本文基于相邻耦合误差控制策 [ 1, 2] 量 . 常规的控制方案( 如PID 控制) , 在实际运行 略, 设计了模糊神经网络同步控制器, 给出了相应的 过程中