基于RBF神经网络PID控制的交流伺服系统

摘要

将神经网络和PID控制相结合,提出了一种神经网络整定的PID控制策略,并将其应用于交流伺服系统的控制。利用一个两层神经网络在线自适应调整PID控制器的参数,从而使系统的静态和动态性能指标较为理想。径向基函数神经网络用来辨识交流伺服系统的Jacobian信息,其学习算法采用正交最小二乘算法,首先得到径向基函数神经网络的结构,然后用BP算法对该网络的权值进行训练使它逼近给定的函数。实验结果表明,该交流伺服系统具有响应速度快、稳态精度高和鲁棒性强等特点。