本文關(guān)鍵詞：基于RBFNN辨識(shí)的超聲波電機(jī)單神經(jīng)元PID控制研究

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【摘要】：超聲波電機(jī)作為一種新型的直驅(qū)微特電機(jī),其低速大轉(zhuǎn)矩、動(dòng)作響應(yīng)快、斷電自鎖等優(yōu)越特性,使得超聲波電機(jī)在精密控制、短時(shí)非連續(xù)運(yùn)動(dòng)等方面具有良好的應(yīng)用前景。由于目前還沒有能夠完全表達(dá)超聲波電機(jī)特性的精確模型,其系統(tǒng)內(nèi)在的復(fù)雜非線性和時(shí)變性,給電機(jī)的控制帶來了極大的困難。針對這一問題,本文提出了一種基于RBFNN辨識(shí)的超聲波電機(jī)單神經(jīng)元PID控制方法,通過在線辨識(shí)系統(tǒng)的過程模型,利用單神經(jīng)元的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,共同實(shí)現(xiàn)對PID控制參數(shù)的自適應(yīng)整定。本文研究的主要內(nèi)容如下：1)對超聲波電機(jī)的基本認(rèn)識(shí)。介紹了超聲波電機(jī)的發(fā)展歷史、特點(diǎn)以及應(yīng)用領(lǐng)域,分析了行波超聲波電機(jī)的運(yùn)行原理和超聲波電機(jī)的三種調(diào)速手段和驅(qū)動(dòng)方式。2)設(shè)計(jì)出了基于M測速的卡爾曼濾波。為了提高測速精度研究了基于M測速的卡爾曼濾波測速算法,并使用MATLAB仿真驗(yàn)證了這種濾波方法的有效性,然后根據(jù)仿真結(jié)果對卡爾曼濾波器進(jìn)行了改進(jìn)。3)設(shè)計(jì)了基于RBFNN辨識(shí)的單神經(jīng)元PID控制器。研究了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)原理和學(xué)習(xí)算法,并通過MATLAB仿真比較了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)效果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)速度更快并且誤差更小。在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于RBFNN辨識(shí)的單神經(jīng)元PID控制器,以提高系統(tǒng)的自適應(yīng)性和響應(yīng)速度。4)軟件設(shè)計(jì)。根據(jù)Modbus通信協(xié)議和Q格式編程要求對整個(gè)系統(tǒng)的軟件進(jìn)行了設(shè)計(jì),并將設(shè)計(jì)好的軟件在搭建的USM80超聲波電機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于RBFNN辨識(shí)的單神經(jīng)元PID控制比傳統(tǒng)的PID控制性能更好,速度誤差更小。
【關(guān)鍵詞】：超聲波電機(jī) PID控制 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 單神經(jīng)元
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP273;TM359.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-18
• 1.1 超聲波電機(jī)概述9-13
• 1.1.1 超聲波電機(jī)的發(fā)展歷史9-10
• 1.1.2 超聲波電機(jī)的分類10-11
• 1.1.3 超聲波電機(jī)的特點(diǎn)11-12
• 1.1.4 超聲波電機(jī)的應(yīng)用12-13
• 1.2 超聲波電機(jī)控制技術(shù)研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 超聲波電機(jī)速度控制研究的現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 超聲波電機(jī)位置控制研究的現(xiàn)狀14-16
• 1.3 本論文的研究內(nèi)容和意義16-18
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容16-17
• 1.3.2 研究的意義17-18
• 第二章 行波超聲波電機(jī)的運(yùn)行原理與驅(qū)動(dòng)控制18-26
• 2.1 行波超聲波電機(jī)的基本結(jié)構(gòu)與運(yùn)行機(jī)理18-21
• 2.1.1 行波超聲波電機(jī)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)18
• 2.1.2 行波超聲波電機(jī)的運(yùn)行原理及定子行波的產(chǎn)生18-21
• 2.2 行波超聲波電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制原理21-25
• 2.2.1 行波超聲波電機(jī)速度控制原理與方法21-24
• 2.2.2 行波超聲波電機(jī)的驅(qū)動(dòng)方式24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于卡爾曼濾波的超聲波電機(jī)測速控制系統(tǒng)26-38
• 3.1 超聲波電機(jī)測控系統(tǒng)的組成26-29
• 3.2 基于M測速法的系統(tǒng)設(shè)計(jì)29-31
• 3.2.1 圓光柵測角系統(tǒng)29-30
• 3.2.2 M測速法30-31
• 3.3 基于卡爾曼濾波的M測速算法改進(jìn)31-37
• 3.3.1 卡爾曼濾波31-33
• 3.3.2 基于卡爾曼濾波測速系統(tǒng)的設(shè)計(jì)33-36
• 3.3.3 測速系統(tǒng)仿真結(jié)果分析36
• 3.3.4 卡爾曼濾波測速算法的改進(jìn)36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第四章 基于RBFNN辨識(shí)的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID的超聲波電機(jī)速度控制38-51
• 4.1 引言38-39
• 4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)39-42
• 4.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型39-41
• 4.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法41-42
• 4.3 自適應(yīng)RBFNN參數(shù)辨識(shí)42-46
• 4.3.1 RBFNN的離線訓(xùn)練42-43
• 4.3.2 RBFNN的在線參數(shù)調(diào)整43
• 4.3.3 仿真實(shí)例以及結(jié)果分析43-46
• 4.4 基于RBFN自適應(yīng)PID控制的超聲波電機(jī)控制系統(tǒng)46-50
• 4.4.1 單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器46-47
• 4.4.2 基于RBFNN辨識(shí)的單神經(jīng)元PID控制器設(shè)計(jì)47-49
• 4.4.3 仿真實(shí)例以及結(jié)果分析49-50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 第五章 基于RBFNN辨識(shí)的超聲波電機(jī)單神經(jīng)元PID控制的系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)51-64
• 5.1 系統(tǒng)總模塊軟件設(shè)計(jì)51-52
• 5.2 通信模塊軟件設(shè)計(jì)52-57
• 5.2.1 Modbus通信協(xié)議52-55
• 5.2.1.1 Modbus通信協(xié)議描述52-54
• 5.2.1.2 Modbus協(xié)議串行通信模式54-55
• 5.2.2 基于Modbus協(xié)議通信的軟件流程55-57
• 5.2.2.1 主循環(huán)程序流程55-56
• 5.2.2.2 串口接收中斷56
• 5.2.2.3 串口發(fā)送中斷56-57
• 5.3 控制模塊軟件設(shè)計(jì)57-60
• 5.3.1 Q格式57-60
• 5.3.2 控制系統(tǒng)的軟件流程60
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果60-63
• 5.5 本章小結(jié)63-64
• 第六章 總結(jié)與展望64-65
• 6.1 主要的貢獻(xiàn)64
• 6.2 本文的不足和研究工作展望64-65
• 致謝65-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及成果70

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