基于RBFNN辨识的超声波电机单神经元PID控制研究

摘要

超声波电机作为一种新型的直驱微特电机，其低速大转矩、动作响应快、断电自锁等优越特性，使得超声波电机在精密控制、短时非连续运动等方面具有良好的应用前景。由于目前还没有能够完全表达超声波电机特性的精确模型，其系统内在的复杂非线性和时变性，给电机的控制带来了极大的困难。针对这一问题，本文提出了一种基于RBFNN辨识的超声波电机单神经元PID控制方法，通过在线辨识系统的过程模型，利用单神经元的自学习和自适应能力，共同实现对PID控制参数的自适应整定。本文研究的主要内容如下:
　　1)对超声波电机的基本认识。介绍了超声波电机的发展历史、特点以及应用领域，分析了行波超声波电机的运行原理和超声波电机的三种调速手段和驱动方式。
　　2)设计出了基于M测速的卡尔曼滤波。为了提高测速精度研究了基于M测速的卡尔曼滤波测速算法，并使用MATLAB仿真验证了这种滤波方法的有效性，然后根据仿真结果对卡尔曼滤波器进行了改进。
　　3)设计了基于RBFNN辨识的单神经元PID控制器。研究了RBF神经网络的辨识原理和学习算法，并通过MATLAB仿真比较了BP神经网络和RBF神经网络的辨识效果，实验结果证明RBF神经网络的辨识速度更快并且误差更小。在此基础上设计了基于RBFNN辨识的单神经元PID控制器，以提高系统的自适应性和响应速度。
　　4)软件设计。根据Modbus通信协议和Q格式编程要求对整个系统的软件进行了设计，并将设计好的软件在搭建的USM80超声波电机实验平台上进行验证，实验结果表明基于RBFNN辨识的单神经元PID控制比传统的PID控制性能更好，速度误差更小。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 超声波电机概述

1．1．1 超声波电机的发展历史

1．1．2 超声波电机的分类

1．1．3 超声波电机的特点

1．1．4 超声波电机的应用

1．2 超声波电机控制技术研究现状

1．2．1 超声波电机速度控制研究的现状

1．2．2 超声波电机位置控制研究的现状

1．3 本论文的研究内容和意义

1．3．1 主要研究内容

1．3．2 研究的意义

第二章 行波超声波电机的运行原理与驱动控制

2．1 行波超声波电机的基本结构与运行机理

2．1．1 行波超声波电机的结构特点

2．1．2 行波超声波电机的运行原理及定子行波的产生

2．2 行波超声波电机驱动控制原理

2．2．1 行波超声波电机速度控制原理与方法

2．2．2 行波超声波电机的驱动方式

2．3 本章小结

第三章 基于卡尔曼滤波的超声波电机测速控制系统

3．1 超声波电机测控系统的组成

3．2 基于M测速法的系统设计

3．2．1 圆光栅测角系统

3．2．2 M测速法

3．3 基于卡尔曼滤波的M测速算法改进

3．3．1 卡尔曼滤波

3．3．2 基于卡尔曼滤波测速系统的设计

3．3．3 测速系统仿真结果分析

3．3．4 卡尔曼滤波测速算法的改进

3．4 本章小结

第四章 基于RBFNN辨识的单神经元自适应PID的超声波电机速度控制

4．1 引言

4．2 RBF神经网络

4．2．1 RBF神经网络结构模型

4．2．2 RBF神经网络学习算法

4．3 自适应RBFNN参数辨识

4．3．1 RBFNN的离线训练

4．3．2 RBFNN的在线参数调整

4．3．3 仿真实例以及结果分析

4．4 基于RBFNN自适应PID控制的超声波电机控制系统

4．4．1 单神经元自适应PID控制器

4．4．2 基于RBFNN辨识的单神经元PID控制器设计

4．4．3 仿真实例以及结果分析

4．5 本章小结

第五章 基于RBFNN辨识的超声波电机单神经元PID控制的系统软件设计

5．1 系统总模块软件设计

5．2 通信模块软件设计

5．2．1 Modbus通信协议

5．2．2 基于Modbus协议通信的软件流程

5．3 控制模块软件设计

5．3．1 Q格式

5．3．2 控制系统的软件流程

5．4 实验结果

5．5 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 主要的贡献

6．2 本文的不足和研究工作展望

致谢

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文及成果