神经网络在直线电机进给系统建模中的应用

获取直线电机伺服驱动系统的非线性模型,对这种先进的进给系统的广泛应用有着重要的意义。在对非线性模型建立方法分析的基础上,应用Levenberg-Marquardt优化策略,对前馈BP神经网络建模过程进行了推导。并利用试验获取的数据,以直接辨识的方式,运用推荐的算法建立了某类型直线电机运动平台的非线性闭环系统模型。在模型的基础上仿真了运动系统的阶跃响应。由响应曲线表明,所获得的模型与实际工况中的系统很相符。

直线电机伺服系统模糊零相差跟踪控制

零相差跟踪控制方法可以提高伺服系统跟踪性能,但仍存在鲁棒性不强和增益误差的问题.对此提出误差增益补偿算法以减小增益误差,并进一步用模糊补偿替代增益补偿以提高系统的鲁棒性.数字仿真结果表明,新方法具有简单、实用的特点,可以有效地提高伺服系统的跟踪精确性和鲁棒稳定性.