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基于神经网络和PID算法的数控机床并行混合控制模型

         

摘要

针对数控机床低速运动时由于非线性摩擦造成的问题,提出了一种基于神经网络和PID算法的并行混合控制模型.当电机速度大于转换速度时使用PID控制,小于转换速度时使用神经网络控制器.神经网络为5个输入的单神经元,采用Hebb学习算法.分析表明,混合控制器使跟随误差的波动明显减小,机床运动变得平稳.利用可由用户编写伺服算法的多轴运动控制器(PMAC)进行了实验,验证了混合控制器的控制效果.

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