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模糊小脑神经网络在交流伺服系统上的应用
作 者: 孙战
导 师: 陈机林
学 校: 南京理工大学
专 业: 机械电子工程
关键词: 交流伺服系统 小脑模型神经网络(CMAC) 模糊小脑神经网络 系统辨识 MATLAB仿真
分类号: TP273.4
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
下 载: 98次
引 用: 2次
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内容摘要
模糊逻辑与神经网络技术集成,是近年来学术界与工程界非常关注的研究领域。神经网络擅长于系统辨识和按变化的环境进行自适应变化,而模糊推理系统则在对人类知识进行推理和决策方面占有优势,联合使用二者可以更有效地解决实际问题。小脑模型关节控制器(CMAC)作为一种基于局部逼近的简单快速的神经网络,与模糊逻辑相结合,构成模糊神经网络(FCMAC)控制。这种控制结构能很好的反映人脑认知的模糊性和连续性,有较强的自学习能力,能够克服单—CMAC控制和模糊控制的缺点,很好地适应复杂控制对象的要求。本文运用模糊小脑神经网络来解决某型号远程火箭炮控制系统中随动系统部分控制问题,并在前人工作的基础上,深入研究了小脑神经网络结构辨识和模糊控制的若干问题。本文主要研究的内容:①采用小脑神经网络对交流伺服系统进行系统辨识;②采用模糊小脑神经网络构造交流伺服系统的的智能控制器,引入常规PD反馈控制器,使系统稳定抑制扰动;③建立基于Matlab的交流伺服系统软件仿真平台进行仿真分析,由仿真结果可以看出,模糊CMAC神经网络控制效果好,减小了超调,加快了控制响应速度。
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全文目录
摘要 3-4 ABSTRACT 4-7 1 绪论 7-13 1.1 课题背景概述 7-8 1.2 智能控制的发展 8-10 1.2.1 智能控制的研究对象 8 1.2.2 智能控制系统的主要功能 8-9 1.2.3 智能控制技术的主要方法 9-10 1.3 智能控制在交流伺服系统中的应用 10-11 1.4 本文的主要任务 11-13 2 交流伺服系统的结构 13-21 2.1 系统简介 13-14 2.2 CDM-1398 PC/104 CPU模块 14-15 2.2.1 CDM-1398性能特点 14 2.2.2 CDM-1398硬件设置 14-15 2.3 数据输入输出模块 15-16 2.3.1 CDM-1140模块 15-16 2.3.2 DMM-16-AT模块 16 2.4 旋转变压器及RDC转换模块 16-18 2.4.1 J70XFS011旋转变压器 17 2.4.2 MTS16转换模块 17-18 2.4.3 转换数据的读取 18 2.5 伺服放大器电路 18 2.6 交流调速系统 18-21 2.6.1 变频驱动器 19-20 2.6.1.1 PSR4/5电源模块 19 2.6.1.2 BDS4变频驱动器 19-20 2.6.2 交流同步伺服电机 20-21 3 模糊控制与神经网络原理 21-30 3.1 模糊控制原理 21-24 3.1.1 模糊控制系统的组成 22-23 3.1.2 模糊控制的基本原理 23 3.1.3 基本模糊控制器的设计 23-24 3.2 神经网络原理 24-28 3.2.1 人工神经网络概述 24-25 3.2.2 单神经元模型 25-26 3.2.3 人工神经网络模型 26-27 3.2.4 人工神经网络学习 27-28 3.3 模糊神经网络系统 28-30 4 CMAC神经网络概述及辨识 30-44 4.1 CMAC神经网络 30-37 4.1.1 CMAC的概述 30-31 4.1.2 CMAC网络结构 31-36 4.1.3 CMAC网络的训练 36-37 4.2 基于CMAC神经网络的系统辨识 37-41 4.2.1 系统辨识概述 37-38 4.2.2 神经网络训练集的选择 38-39 4.2.3 网络结构 39-40 4.2.4 CMAC网络算法的实现 40-41 4.3 交流伺服系统的辨识 41-44 5 模糊CMAC神经网络控制器的设计 44-54 5.1 模糊小脑神经控制系统概述 44-46 5.1.1 模糊小脑神经网络的理论基础 44-45 5.1.2 模糊小脑神经网络控制结构 45-46 5.2 FCMAC技术 46-47 5.2.1 模糊CMAC的模型结构 46 5.2.2 FCMAC工作过程分析 46-47 5.3 基于交流伺服系统的模糊CMAC控制器的设计 47-54 5.3.1 FCMAC控制器结构 47-49 5.3.2 FCMAC网络控制器参数的确定及学习算法 49-54 6 系统仿真及调试 54-61 6.1 仿真结果 54-60 6.2 仿真结论 60-61 结论 61-62 致谢 62-63 参考文献 63-65
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 自动控制、自动控制系统 > 模糊控制、模糊控制系统
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