基于神经网络模型的伺服系统控制与补偿方法研究.pdf

宇 航 学 报/980315.htm 宇 航 学 报 科技期刊 JOURNAL OF ASTRONAUTICS 1998年 第3期 No.3 May 1998 基于神经网络模型的伺服系统控制 与补偿方法研究 徐立新 (北京理工大学自动控制系*北京*100081) 王常虹　庄显义 (哈尔滨工业大学控制工程系*哈尔滨*150001) 　　摘　要　本文从两个角度提出使用神经网络模型提高伺服系统的控制精度。首先,分析了扰 动力矩对精密伺服系统的影响。提出使用神经网络方法建立扰动力矩的数学模型,并根据全补偿 原则设计补偿环节,实现扰动力矩的动态补偿。进而考察一类非线性伺服系统对象,研究使用神经 网络模型实现对象逆动态模型的在线辩识和控制,在实验室条件下进行了神经网络伺服系统补偿 控制的实验研究。试验结果表明这种新的补偿方法对提高伺服系统的精度十分有效,具有实际应 用价值。 　　主题词　伺服系统　神经网络　扰动力矩　逆系统　实时控制 CONTROL AND COMPENSATION FOR NONLINEAR SERVO SYSTEMS BASED ON NEURAL NETWORKS Xu Lixin (Department of Automatic Control,Beijing Institute of Technology*Beijing*100081) Wang Changhong　Zhuang Xianyi (Department of Control Engineering,Harbin Institute of Technology*Harbin*150001) 　　Abstract　Neural network is used for servo systems design in two ways.The affection of disturbing moment in servo systems is discussed at first,we use feedforward neural network to build the mathematic model of disturbing moment,and design transfer function for compensation.Then,the schemes of training inverse dynamic model is provided.By means of neural networks model,the control properities of the servo system with unknown parameter are improved greatly after online learning course.Experimental results show that the new method is effective in identification and control of servo systems. 　　Key words　Servo systems　Neural network　Disturbing moment　Inverse systems　On-line control 1　引　言 　　精密伺服系统已被广泛应用于航天控制领域,如惯性导航设备中的测试转台,导弹半实物仿真 中的仿真转台,红外目标背景模拟装置中的光学随动系统等等。但是,在伺服系统的控制中仍存在 一些问题:首先,伺服系统精度的提高受到以摩擦力矩为主的扰动力矩的限制。扰动力矩造成伺服 系统的死区非线性,使角分辨率及重复精度降低,甚至影响伺服系统的低速特性。其次,当被控对 象非线性