基于RBF辨识的神经元PID直线伺服控制

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针对永磁直线同步电动机(PMLSM)直接驱动的伺服系统,提出了一种基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应的优化跟踪控制策略,解决了系统快速精确地跟踪与抗扰性能之间的矛盾。利用RBF神经网络作为辨识器,实现对被控对象Jacobian信息精确辨识,以基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID作为控制器,从而保证系统具有较强的鲁棒性能。仿真结果表明,该方案在保证伺服系统快速跟踪性能的同时,对系统参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性。
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