摘要
为了获得伺服系统较高的跟踪和鲁棒性能,考虑摩擦、负载的时变性,提出了基于对角递归神经网络控制器的控制方案,改善系统的跟随性和抗扰性。仿真结果表明,采用对角递归神经网络控制器的方法具有较好的动态性能,以及对负载扰动、电动机参数变化都具有较好的鲁棒性。
In order to improve the tracking and robust performances of a servo system, As to the effect of nonlinear friction and time—varying load .diagonal recurrent neural network controller is used to improve the tracking and anti- interference. The results of simulation test indicate this scheme has good dynamic performance and the strong robustness to both load disturbance and the para- metric variation of motor.
出处
《微计算机信息》
北大核心
2008年第1期101-102,248,共3页
Control & Automation
基金
吉林省教育厅项目
高性能机器人伺服驱动系统模型研究
项目合同号:2006第(88号)
关键词
永磁同步电机(PMSM)
对角递归神经网络
干扰观测器
permanent- magnet synchronous motor (PMSM)
diagonal recurrent neural network
disturbance observer