基于神经网络参考模型自适应控制在数控机床中的应用研究new

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1、第23卷第6期机电产品开发与创新Vol．23,No．62010年11月Development＆InnovationofMachinery＆ElectricalProducts·数控机床世界Nov．,2010·文章编号：1002－6673（2010）06－165－03基于神经网络参考模型自适应控制在数控机床中的应用研究张建国（漳州职业技术学院电子工程系，福建漳州363000）摘要：提出一种采用神经网络参考模型自适应控制在数控机床伺服系统的应用方案，实现数控机床伺服系统的自适应控制，使系统具有更强的

2、鲁棒性和容错性。使数控机床实现了快速、精密的位置控制。仿真结果表明，该系统具有较好的鲁棒性和抗干扰性及跟踪性能。关键词：神经网络；参考模型自适应；数控机床；位置伺服中图分类号：TP393.09文献标识码：Adoi:10.3969/j.issn.1002-6673.2010.06.064BasedonNeuralNetworkReferenceModelAdaptiveControlinNumerically-controlledMachineToolServer'sAppliedResearch

3、ZHANGJian-Guo(ZhangzhouProfessionalTechnologyInstituteElectronEngineeringDepartment，ZhangzhouFujian363000，China）Abstract:Proposedthatonekindusestheneuralnetworkreferencemodeladaptivecontrolinthenumerically-controlledmachinetoolserver'sapplicationplan

4、,realizesthenumerically-controlledmachinetoolserver'sadaptivecontrol,enablesthesystemtohaveastrongerro-bustnessandthefaulttolerance.Causedthenumerically-controlledmachinetooltorealizefast,theprecisepositioncontrol.Thesimulationresultindicatedthatthis

5、systemhasthegoodrobustnessandtheanti-jammingandthetrackperformance.Keywords:neuralnetwork；thereferencemodelisauto-adapted；numerically-controlledmachinetool；positionservo制中，克服传统模型参考自适应控制算法的不足。0引言模型参考自适应系统是一类重要的自适应控制系近十几年来,神经网络在控制领域中的研究已取得统。它的特点是不需要进行性

6、能指标的变换，实现容了很大进展。神经网络能够通过自身的学习过程了解系易，自适应速度快，在许多领域得到了应用。统的结构、参数、不确定性和非线性性，并给出系统所文中的参考模型实际上就是一个理想的控制系统。需的控制规律，由神经网络构成的控制器具有良好的调在参考自适应控制系统中，有关自适应律的设计方法种节能力和很强的鲁棒性。类繁多，主要是围绕稳定性、容易实现这两个方面来进神经网络应用于控制系统设计主要是针对系统的非行。笔者是将神经网络和传统的控制规律结合起来，用线性、不确定性和复杂性进行的。由于神经网络

7、的以上BP网络实现自适应律。自适应律实质上实现的是一种特性使采用神经网络的控制系统具有更强的适应性和鲁由误差向量到前置控制器参数向量的非线性映射，而具棒性。通常神经网络在控制系统中充当系统的模型、构有隐含层的BP网络能够逼近任意复杂的非线性函数。成系统的控制结构，直接用作控制器，或在控制系统中仿真结果表明，这种方法有一定的效果。起优化计算的作用。BP网络是目前应用最为广泛的一1数控机床神经网络自适应控制种神经网络模型。可将BP网络用于模型参考自适应控数控机床闭环控制系统带有一个位置和速度反馈收稿

8、日期：2010－09－06环，由于反馈环的存在，系统可以检测到实际位置和速作者简介：张建国（1963-），男，大学本科，漳州职业技术度与指定值之间的误差，通过调整，使机床的运动按指学院电子工程系副主任、副教授。专业领域是电子技术、自定的数据进行，对于外界条件的变化所引起的扰动，或动化技术及计算机应用的教学和科研。系统参数的改变，系统能够进行相应的补偿，但是，这165·数控机床世界·种补偿是很有限的，当外界扰动很大或系统参数变化激控制器，或在控制系统中起优化计算的作用。将神经网烈时，一般的反馈系统