超声波电机转速的pidnn控制

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1、超声波电机转速的PIDNN控制朱宜家胨国光范旭杨智杰白敦卓中北大学机电工程学院摘要：针对行波超声波电机运行过程中的较强时变性与非线性特征，引入了一种比例一积分一微分神经元网络(PTDNN)电机速度控制器。控制器网络融合了状态转换函数，具备动态映射能力，利用PID控制律先验知识确定权值初值，通过可变学习速度反传算法(VLBP)在线学习，使训练结果快速收敛，不易陷入局部极小，从而实现对超声波电机稳定快速的控制。采用参数变化电机模型对控制器进行仿真校验，仿真结果表明：方法只有较快的响应速度和较高的魯棒性，能通过在线学习补偿电机运行过程中的非线性。关键词：超声波电机;比例一积分一微

2、分神经网络;可变学习速度反传算法;速度控制;作者简介：朱宜家(1991-),男，硕士研究生，主耍研究方向为兵器科学与技收稿日期：2017-09-07PIDNNrotatingspeedcontrolofultrasonicmotorZHUYi-jiaCHENGuo-guangFANXuYANGZhi-jieBAIDun-zhuoCollegeofMechanicalandElectricalEngineering，NorthUniversityofChina;YuxiIndustrialGroupCompany;Abstract：Aimingatstrongtime-var

3、yingandnon-linearcharacteristicsintheprocessofultrasonicmotoroperation,amotorspeedproportionintegrationdifferentiationneuralnetwork(PIDNN)controllerisintroduced.Thecontrollernetworkfusesthestatetransitionfunction,andusesthePIDcontrol1awpriorknowledgetodeterminetheinitialvalueoftheweights.T

4、hroughthevariablelearningspeedBP(VLBP)algorithm,trainingresultsarequicklyconvergedanditisdifficulttofallintothelocalminimum,soastostablyandfastlycontrolultrasonicmotor.Useparametric-variablemotormodeltosimulateandverifycontroller.Thesimulationresultsshowthatthemethodhasafastresponsespeedan

5、dhighrobustness,andcancompensatethenonlinearityofthemotorduringoperationbyonlinelearning.Keyword：ultrasonicmotor;proportionintegrationdifferentiationneuralnetwork(PIDNN);variablelearningspeedBP(VLBP);speedcontrol;Received：2017-09-070引言由于超声波电机特殊的工作原理，其输出特性会随环境温度、摩檫损耗、驱动激励频率等因素变化呈现出严重的非线性与时变

6、性，因此，难以建立其精确数学模型。常规控制方法很难在无精确模型前提下，保证对非线性与时变性较强对象的控制精度。所以，智能控制与自适应控制成为超声波电机控制研宄的发展方向。由舒怀林提出的比例一积分一微分祌经络(proportionintegrationdifferentiationneuralnetwork,PTDNN),创造性地将比例、积、分、微分环节融入神经元网络屮。其结构简单，形态固定，通过PID控制规律确定权重初值,使网络收敛速度快，不易陷入局部极小m。本文引入了PIDNN控制器，实现对超声波电机速度的自学习控制，给出了控制器的结构与数学模型，改进了控制器学习算法，并

7、对控制器控制效果进行了仿真校验。1超声波电机速度控制特性电机在工作过程中表现出较强非线性，在控制中主要面对的问题包括：电机的非线性死区、频率非线性漂移M。非线性死区主要出现在电压幅值控制电机转速的情况下。用电压幅值控制电机转速时，输入电压与电机转速呈线性正比曲线，但当电压幅值低于某一常数时，转子突然停止，电机停转；同样，在输入电压达到一定数值后，电机转速也存在阈值区域M。超声波电机在不同工作情况下，会出现谐振频率非线性漂移。影响电机系统谐振频率因素十分复杂，定子振幅变化、负载力矩变化等均会造成定子与转子之间接触率变