基于神经网络pid控制器的dsp实现

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1、摘蛭摘要863-2动态模拟扫描成像实验转台是为了详杏普查结合型侦察相机在地lfI『模拟卫星飞行扫描成像而专门没计的二仁实物仿真转台。它是一种典型的伺服控制系统。

2、ji『人在低速摔制系统的没计方面已经做了。些工作，但还不能完仝满足转台低速运行时的控制精度要求。通过分析原有系统的经典PID控制方案和试验数据发现：低速运行时的干摩擦力矩是影响转台低速平稳性的重要因素，采用传统的控制方案很难使它具有较高的静态、动态性能。针对这种非线性摩擦力矩扰动，本文充分结合神经网络和反馈控制的各自优势，提出了一种基丁神经网络的PID控制器结构。传统PID控制器

3、一般是固定参数的，而基于神经网络的PID控制器能够针对时变的摩擦力矩自动寻找最优的PID参数组合。这无疑增加了系统的自适应性。本文以摩擦力矩补偿为山发点，在原有系统硬件基础上，分析了控制列象的低速特性，提出并论证了新的基于BP神经网络的PTD控制算法，并结合单轴仿真转台的调试过程，详细叙述了控制系统的DSP实现过程。通过理论分析、计算机仿真试验，充分证明了本文提出的基于神经网络PID控制算法的有效性。这对于今后伺服控制系统的设计无疑是一个有价值的参考。关键词：单轴转台，低速，干摩擦，神经网络，DSt’，仿真，稳定性AbstractShan

4、Jinling(ControlTheory&ControlEngineering)DirectedbyResearcherMaCaiwenTurntablefor863··2dynamic·-simulation··Scitn··imagingexperimentisspeciallydesigningpracticalitysimulationturntableforsiftingandgeneral—checkingcombiningtypescoutcamera；itisatypicalsystemofservocontr01．Fo

5、rmerpeoplealreadydosomeworkindesigningaspectaboutlow—speedcontrolsystem，butitcan’tcompletelymeetturntable’Scontrolprecisionrequestoflow—speedmoving．ByanalyzedformersystemofclassicalPIDcontrol—schemeandexperimentdata，Thefindingshowdry—frictionisimportantfactorontheinfluenc

6、eoflow—speedstabilizationduringturntabledoalow—speedmoving，itisdifficulttohaveupperstaticanddynamiccapabilitybyadopttraditionalcontrol-scheme．Aimatsuchnonlinearityfrictionmomentmoving，Sufficientcombiningneuralnetworksandfeedbackcontrolrespectiveadvantage，asortofPIDcontrol

7、lerstructurebasingonneuralnetworkswasbeingusedtoovercomethedryfriction．TraditionalPIDcontrollercommonlyisfixationparameter；moreoverPIDcontrollerstructurebasingonneuralnetworkscanautomaticallyfindoptimizationPIDparametercombinationaimatproteanfrictionmoment．Italsoaddssyste

8、micself_adaptability．Thispaperbeginningwithfrictionmomentcompensate，basingonformerhardware，analyzedcontrol—object’Slow—speedcharacteristic，presentsanddemonstratesanewPIDcontrolarithmeticbasingonBPneuralnetworks，Andcombiningthedebugprocessionofsingle-axissimulationturntabl

9、egoesintoparticulars．Throughtheoryanalysis，computersimulationtesting，thispapersufficientlyproves