X—Y定位平台自适应神经网络的摩擦补偿控制.pdfVIP

第 12期 机械设计与制造 2015年 12月 Machinery Design Manufacture 153 X—Y定位平台自适应神经网络的摩擦补偿控制 王 超 。张文辉 (丽水学院 机械工程系，浙江 丽水 323000) 摘 要：针对 —l，定位平台中摩擦等非线性部分对控制精度的影响问题，提出了基于 自适应神经_网络的鲁棒控制策略。 设计神经网络控制器对摩擦及干扰等不确定部分进行补偿，其网络逼近误差作为外界扰动通过鲁棒控制器消除，保证 — y平台的定位精度；设计神经网络参数学习算法，保证权值的在线自适应实时调整。基于H 的HJI理论证明了控制系 统的稳定性，并保证了系统 增益小于给定的指标。试验结果表明所提控制方法能够很好补偿摩擦模型，提高了定位精 度。具有重要工程应用价值。 关键词：神经网络；×一Y定位平台；摩擦补偿；鲁棒控制；自适应控制 中图分类号：TH16；TP242 文献标识码：A 文章编号 ：1001—3997(2015)12—0153—04 FrictionCompensationControlforX-YPositionTableBased onAdaptiveNeuralNetwork W ANG Chao，ZHANGW en—hui (DepartmentofMechanicalEngineering，LishuiUniversity，ZhejiangLishui323000，China) Abstract：ControlproblemsareconsideredforX-Ypositiontables~temwithnonlinearfrictionandinte renees，~bust controlschemebasedonneuralnetworkWas proposed．TheneuralnetworkcontrollerisdesignedtOcompensateandapproach uncertainpartssuchasfrictoinandinte Fenceofthesystem．Networkpaproximationerrors珊 externaldsiturbancesrae eliminatedbyrobustcontrollertOensurethecontrolaccuracy；adpativelearningalgorithmofneuralnetworkisdesignedto ensurethattheonlinereal—time adjustmentofweights；Thestbailityofcontrols~tembasedon矾 theoryisproved，andthe s~tem theL2gainiselssthna thegiventraget．Experime ntal resultsshow thattheproposedcontrolmethodhashighcontrol precisoin，hasimportantengineeringvalue． ‘ KeyW ords：NeuralNetwork；x-YPositionTable；FrictionCompensition；RobustControl；AdaptiveControl 1引言 络控制及模糊控制等为代表的非线性控制方法正成为国内外学 者研究的重点13-4。／其中，文献圄提出了一种鲁棒自适应控制控制方 x—Y数控定位平台运转速度快、定位精度高，主要用于精密 法，该方法结合 自适应控制和鲁棒控