微纳传动系统的BP神经网络非线性控制

对微纳传动系统的动态特性进行了分析,将微纳定位平台简化成等效弹簧质量阻尼模型,应用拉格朗日方法,建立了定位平台的动力学模型。结合压电陶瓷驱动器(PZT)的电容特性,推导了微纳传动系统的总传递函数。利用BP神经网络的自学习、自适应及非线性逼近功能,对该微纳传动系统的PID参数进行在线自整定。结合PID控制简单、实现容易与鲁棒性强的优点,设计了BP神经网络PID(BPNN-PID)控制器,与传统PID控制相比,实现了更高的控制精度和更短的稳态时间,满足了微纳传动系统高精度与快速响应的要求。