双耦合电机神经网络反演控制研究

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一种基于神经网络的电机控制算法

一种基于神经网络的电机控制算法摘要：本文提出了一种基于神经网络的电机控制算法。

该算法通过学习电机的动态响应特征，将电机控制问题转化为一个非线性函数逼近问题。

在设计神经网络结构时，我们采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合，以处理输入数据的时空特征。

实验结果表明，该算法具有较高的控制精度和鲁棒性，能够适应于各种电机控制应用场景。

关键词：神经网络，电机控制，卷积神经网络，循环神经网络Abstract：This paper proposes a motor control algorithm based on neuralnetworks. By learning the dynamic response characteristics of the motor, the control problem of the motor is converted into a nonlinear functionapproximation problem. In the design of neural network structure, weuse the combination of Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN) to handle the spatiotemporal features of input data. The experimental results show that this algorithm has high control accuracy and robustness, and can adapt to various motor control application scenarios.Keywords: neural networks, motor control, convolutional neuralnetworks, recurrent neural networks1.引言在自动化领域中，广泛应用的电机控制涉及电机的启停、转速调节、负载调节等问题，对于智能工厂、机器人等领域都有很重要的应用。

基于神经网络的反演算法研究

基于神经网络的反演算法研究一、引言在当今科技发展日新月异的年代，人们对于探索新技术的热情越来越高涨。

很多的理论和技术在这个时代应运而生，其中基于神经网络的反演算法是一个备受追捧的研究领域。

反演算法是一种通过观察某些结果来推断出它们的背后机制的算法。

而基于神经网络的反演算法则是将神经网络作为反演算法的工具，通过对大量数据的学习来预测未知的数据。

本文将探讨基于神经网络的反演算法的原理、优势及应用。

二、基于神经网络的反演算法原理基于神经网络的反演算法是指使用神经网络来完成反演算法的工作。

反演的目标是通过一个已知数据集，使神经网络产生一个模型去预测另一个未知数据集。

在反演过程中，通常会对神经网络进行训练，以提高其预测能力。

训练过程中，神经网络接受一组已知的输入数据，并将其转化为对应的输出数据。

在反演的情况下，输入的数据是已知的，而输出的数据则是未知的。

神经网络通过不断调整其参数，并与其输入与输出之间的差距进行比较，在训练结束时学到了输入与输出之间的复杂关系。

这些关系被称为神经网络的“模型”。

三、基于神经网络的反演算法优势基于神经网络的反演算法相对于传统的算法，具有以下几个优势：1.高度适应性神经网络是一种高度适应性的工具，它可以学习和预测极为复杂的关系模型，而传统的算法则需要根据已知的假设式来进行预测。

2.更精确的结果传统的算法通常产生较大的误差，而基于神经网络的反演算法则可以在最优模式中达到更高的预测精度，并且对于近似的结果也有较高的准确性。

3.处理大规模数据传统的反演算法通常会面临处理大量数据的难题。

基于神经网络的反演算法可以有效处理大规模的数据集，并从中学习有价值的模型。

4.易于实施传统的反演算法通常需要编写复杂的代码，而基于神经网络的反演算法则可以实现一种直接的方式来实现其反演功能。

四、基于神经网络的反演算法应用在许多领域中，基于神经网络的反演算法已经得到了广泛的应用。

以下列出了一些具有代表性的应用：1.天文学在天文学中，基于神经网络的反演算法可以用来识别和分类天体，并预测它们的位置、速度和亮度。

自适应反演控制的理论与应用

自适应反演控制的理论与应用随着科技的不断进步，控制理论也在不断发展，其中的自适应反演控制方法被广泛应用于各个领域。

本文将介绍自适应反演控制的基本理论和应用，并探讨自适应反演控制在工业自动化、机器人控制、航空航天等领域的实际应用。

自适应反演控制是指根据被控对象的特性，在闭环控制的过程中反演出控制器的参数，从而实现对被控对象的精确控制。

自适应反演控制的核心是对被控对象进行建模和参数辨识，建立被控对象模型的方法一般有物理建模和数据建模两种。

物理建模适用于基于物理原理的系统，如力学模型和热力学模型；数据建模则适用于基于数据的系统，如神经网络模型和模糊系统模型。

参数辨识是指根据被控对象的输入和输出数据，推导出被控对象的动态特性和参数信息。

自适应反演控制的优点是能够适应被控对象的不确定性和非线性特性，有很强的鲁棒性和稳定性。

在工业自动化领域，自适应反演控制广泛应用于物料输送系统、温度控制系统、电力控制系统等。

例如，在物料输送系统中，由于物料性质的不确定性和输送过程中的摩擦力影响，传统的PID控制方法难以满足精确控制的要求。

而采用自适应反演控制的方法，可以适应这些因素对系统带来的影响，保证物料输送量的准确控制。

自适应反演控制在机器人控制领域也有广泛应用。

机器人控制通常要求高精度、高速度和高鲁棒性，而自适应反演控制正好具备这些特点。

例如，在模型未知或改变的情况下，采用自适应反演控制可以实现机器人的精准运动控制，并且能够适应复杂的环境变化和干扰影响。

在航空航天领域，自适应反演控制被广泛应用于飞行器的姿态控制和飞行轨迹跟踪。

由于飞行器的质量、动态特性和环境因素的不断变化，传统的控制方法难以满足对飞行器的精确控制要求。

采用自适应反演控制的方法，可以实现对飞行器的动态特性进行快速辨识，并根据不断变化的参数进行精确控制，保证飞行器的安全飞行。

总之，自适应反演控制是一种高效的控制方法，具有适应性强、鲁棒性好、精度高等优点，在工业自动化、机器人控制、航空航天等领域都得到了广泛应用。

基于神经网络的飞行姿态控制算法研究

基于神经网络的飞行姿态控制算法研究随着人工智能技术的不断进步，神经网络也逐渐成为了自动控制领域的热门技术之一。

飞行姿态控制作为航空航天领域中的一项基础技术，对飞行器的控制和稳定至关重要。

本文将探讨基于神经网络的飞行姿态控制算法的研究进展及应用前景。

一、神经网络的基本原理神经网络是模仿人类神经系统的一种人工智能技术。

其主要由神经元、权值、阈值和连接构成。

神经网络的学习过程是通过调整权值和阈值，使网络输出结果逐步逼近期望结果的过程。

神经网络可以应用于分类、回归、识别和控制等领域。

二、传统的飞行姿态控制算法传统的飞行姿态控制算法主要包括PID控制、线性二次调节（LQR）和模型预测控制（MPC）等。

PID控制是一种最基本的控制方法，其通过比较实际控制量与期望控制量之间的偏差来调整控制器的输出。

LQR是一种优化控制算法，其主要通过调整状态反馈增益矩阵来寻找最优的响应。

MPC则是一种建立动态数学模型并对其进行预测的控制方法。

传统的飞行姿态控制算法在飞行器控制中已经得到广泛应用，但是其仍然存在一些限制和不足。

例如，PID控制对模型参数变化和干扰的适应性较差，LQR算法需要确定一个具体的代价函数，而MPC算法需要建立一个精确的控制模型，对计算资源和时间的要求较高。

三、基于神经网络的飞行姿态控制算法基于神经网络的飞行姿态控制算法具有较好的非线性适应性和泛化能力，在处理非线性问题或未知干扰下的控制效果优于传统方法。

基于神经网络的控制算法可以分为模型参考自适应控制（MRAC）和反演控制（IC）两种类型。

在MRAC中，神经网络被用来学习控制器中的未知模型参数以实现自适应控制。

其通过对神经网络进行训练和调整来获得较好的自适应特性。

例如，多层感知机（MLP）神经网络可以通过直接对飞行器的姿态状态进行预测，实现非线性自适应控制。

在IC中，神经网络被用来反演整个飞行器的动力学模型，以实现精确的控制。

IC算法通常需要大量的训练数据和计算资源，但对于长时稳态问题和非线性耦合问题的控制具有较好的效果。

非线性系统建模与控制

非线性系统建模与控制非线性系统是指其行为规律不能用一元线性方程来描述的系统。

在现代工业中，很多系统都是非线性的，如飞机控制、化工生产、生物医学等领域。

因此，对于非线性系统的建模和控制是非常重要的。

一、非线性系统建模在非线性系统建模中，常用的方法有物理建模、系统辨识、数学建模等。

其中，物理建模是指通过物理规律来建立非线性系统数学模型。

实际应用中，通常利用实验数据来辅助建模。

例如，对于机械振动系统，可以基于牛顿第二定律建立其数学模型。

$$m\ddot{x}+c\dot{x}+kx=F(t)$$其中，$m$表示质量，$c$表示阻尼系数，$k$表示弹性系数，$F(t)$表示外部激励力。

虽然这个模型对于简单的机械振动系统已经适用，但是对于较为复杂的非线性振动系统来说，并不能很好地描述其行为。

因此，系统辨识方法被广泛用于非线性系统建模中。

系统辨识是指通过实验数据来推断所观测到的非线性系统动态特性的过程。

其中，参数辨识和结构辨识是辨识中的两个重要方面。

参数辨识是指通过一些优化方法，如最小二乘法等，来估计非线性系统数学模型中的参数。

结构辨识则是指通过一些模型选择方法，如选择最佳的状态空间模型等来确定非线性系统的模型结构。

系统辨识最大的好处在于，通过对实验数据进行分析，可以建立匹配到实际系统的数学模型。

另一种非线性系统建模的方法是数学建模，这种方法不依赖于物理规律或实验数据，而是利用数学模型来描述非线性系统的行为。

数学建模中，常用的模型包括微分方程、差分方程、状态空间模型等。

例如，对于混沌系统，可以采用Lorenz模型来描述其行为。

$$\frac{dx}{dt}=\sigma(y-x),\frac{dy}{dt}=x(\rho-z)-y,\frac{dz}{dt}=xy-\beta z$$其中，$x,y,z$分别表示系统中三个变量，$\sigma,\rho,\beta$是常数。

这个模型描述了一种复杂的非线性系统，其行为规律难以通过物理规律或实验数据来描述。

控制方向未知的不确定系统预设性能自适应神经网络反演控制

控制方向未知的不确定系统预设性能自适应神经网络反演控制耿宝亮;胡云安【摘要】对一类控制方向未知的不确定严格反馈非线性系统的预设性能自适应神经网络反演控制问题进行了研究.系统中含有时变非匹配不确定项且控制方向未知.首先,提出了一种新的误差转化方法,放宽了对初始误差已知的限制;随后,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络及跟踪微分器分别实现了对未知函数和虚拟控制量导数的逼近,并综合运用Nussbaum函数和反演控制技术设计了控制器.所设计的控制器能保证系统内所有信号有界且输出误差满足预设的瞬态和稳态性能要求.最后的仿真研究验证了控制器设计方法的有效性.【期刊名称】《控制理论与应用》【年(卷),期】2014(031)003【总页数】7页(P397-403)【关键词】预设性能;神经网络;Nussbaum函数;反演【作者】耿宝亮;胡云安【作者单位】海军航空工程学院控制工程系,山东烟台264001;海军航空工程学院控制工程系,山东烟台264001【正文语种】中文【中图分类】TP273近年来,科研工作者对不确定非线性系统的稳定控制问题进行了大量的研究,最初系统的不确定性仅限于某些不确定的参数,研究成果包括自适应反馈线性化[1]、自适应反演[2]、控制Lyapunov函数[3]等;神经网络的出现使得更为复杂的不确定系统的稳定控制成为可能,神经网络由于其逼近特性而被用于对未知函数进行逼近,将神经网络与自适应技术相结合成为最近的一个研究热点[4–5].上述文献虽不要求控制增益精确已知,但是却要求控制方向已知,Nussbaum增益法[6]的出现为解决控制方向未知的不确定非线性系统的稳定控制问题提供了一条途径,将自适应技术与Nussbaum函数相结合也取得了一系列的研究成果[7–9].另外一个研究热点是系统的跟踪性能问题,包括稳态性能和瞬态性能两个方面.现有的控制方法大多将注意力放在系统稳态性能的研究上,即保证系统的跟踪误差收敛到一个有界的区域或渐近收敛到原点,而对系统的瞬态性能(包括超调量和收敛速度)缺乏系统的分析和设计工具.Bechlioulis等[10]提出了预设性能的概念,同时兼顾了系统的稳态和瞬态性能.所谓预设性能是指在保证跟踪误差收敛到一个预先设定的任意小的区域的同时,保证收敛速度及超调量满足预先设定的条件.文献[10]针对一类单输入单输出反馈线性化系统进行了预设性能控制器的设计,文献[11]将模型进一步推广到多输入多输出反馈线性化系统,文献[12–14]将预设性能的概念与输出反馈相结合,提出了一种预设性能输出反馈控制器的设计方法;但上述方法并不能简单推广到严格反馈系统,控制方向未知也使问题变得更为复杂,对于控制方向未知的严格反馈非线性系统的预设性能控制问题还没有发现相关报道,并且现有预设性能方法都要求初始跟踪误差已知,使预设性能控制的应用领域受到很大限制.针对上述问题,本文提出一种新的误差转化方法,放宽了对初始误差已知的限制,并针对一类具有非匹配不确定项且控制方向未知的严格反馈非线性系统进行研究,综合运用backstepping技术、Nussbaum增益、自适应控制技术和跟踪微分器解决了此类系统的预设性能控制问题.2.1 问题描述(Problem description)考虑如下具有一般形式的严格反馈非线性系统:其中:x=[x1x2...xn]T∈ℝn,u∈ℝ和y∈ℝ分别为系统的状态量、输入量和输出量;定义¯xi= [x1x2...xi]T∈ℝi,fi(.)和gi(.)为未知连续光滑函数,∆i(t,¯xi)为非匹配不确定项.控制目标如下:1)输出误差e(t)=y(t)−yr(t)满足预先设定的瞬态和稳态性能;2)闭环系统中的所有信号有界.对系统的基本假设[15]如下:假设1存在一个紧集Ω,使得x∈Ω.假设2函数gi(¯xi)及其符号未知,且存在未知正常数和使得0注1假设2表明光滑函数为严格正或严格负.假设3存在未知正常数和已知非负函数,使得假设4期望轨迹yr(t)及其高阶导数yir(t)(i= 1,2,...,n)均连续有界.2.2 性能函数(Performance function)定义1连续函数ρ∶ℝ+→ℝ+为性能函数,满足:1)ρ(t)是正的且严格递减;为满足控制目标(2),文献[10]在假设e(0)已知的情况下给出如下形式:显然,假设e(0)已知具有很大的局限性,在很多系统中是不满足的,本文给出一种变参数约束方案:其中光滑函数和α¯(t)满足下面的性质:且严格递减;注2上面的性质(2)表明,在初始误差e(0)未知的情况下,(0)ρ(0)＜e(0)＜−(0)ρ(0)始终满足,因此也就放宽了对初始误差已知的限制,本文选取和为如下形式:其中λ,γ,µ,ν为选取的正常数.性能函数选取为其中:ρ0,ρ∞,l＞0为预先设定的常数,max{γ/λ, ν/µ}.ρ∞表示预先设定的稳态误差的上界,误差收敛速度及最大超调量可以通过系数λ,µ,l进行调节,上述过程可借助图1进行说明.2.3 误差转化(Error transformation)对于系统中存在形如式(2)的不等式约束的情况,直接处理的难度很大,为将其转化为等式约束,定义误差转化函数S(ε):其中:ε为转化误差,S(ε)满足下述性质:1)S(ε)光滑且严格递增;注3结合性质(2)和ρ(t)＞0,得到S(ε)ρ(t)＜(t),代入式(5)可得(t)ρ(t)＜e(t)＜α¯(t)ρ(t),式(2)所示的不等式约束得到满足.本文选取误差转化函数(如图2所示)为由误差转化函数的性质可知,S(ε)可逆(T= S−1),因此转化误差ε可表示为注4如果ε∈ℓ∞,∀t≥0,则不等式约束(2)满足,进一步,考虑到性能函数ρ(t)的衰减特性,对应的跟踪误差将被限制在以下区域:2.4 神经网络逼近(Neural approximation)假设系统中的不确定函数可表示为f(x),其中: x∈ℝn.对于自治型的不确定性,径向基函数(RBF)神经网络的逼近引理如下:引理1对于定义在紧子集Ω∈ℝn上的连续函数f∶Ω→ℝ,存在最优权值向量θ∗f∈ℝm和对应的高斯基函数φf(.)∶ℝn→ℝm,使得[16]其中:m为神经元节点数;x∈ℝn为神经网络的输入向量;ωf(x)为网络重构误差.且存在未知常数Wf＞0,使得为解决增益函数及其符号未知的问题,引入Nussbaum增益法.Nussbaum函数的基本定义如下:定义2任意的连续函数N(.)∶ℝ→ℝ,称为Nussbaum函数,如果满足[6]显然,N(ζ)=ζ2cosζ是一个典型的Nussbaum函数,且具有如下的性质[17]:引理2设V(.)和N(.)为定义在[0,tf)上的连续函数,V(t)≥0,∀t∈[0,tf);如果N(.)满足[17]式中:c1,c0＞0为适当的常数,g(x(τ))严格正或严格负,则V(t)及ζ(t)在[0,tf)上有界. Step 1对于模型(1)中的第1个子系统,选择虚拟状态量由式(6)可得转化误差ε1为式(9)两边对时间求导可得其中:为关于状态和参数的已知函数,选取Lyapunov函数为其中:=−为估计误差,为对未知参数的估计值.式(11)对时间求导并结合式(10)可以得到选择虚拟控制量x2d为其中=r1ε1η1,η1为待设计的光滑函数.将式(13)代入式(12)得其中z2=x2−x2d为虚拟状态量.结合式(7)–(8)以及假设3得到选择其中k1,nf1,nφ1,ng1,σ1＞0.又有将式(15)–(17)代入式(14)得如果|z2(t)|≤Wz2,Wz2＞0为未知常数,结合假设2,进一步得到其中:常数p1,q1＞0,且定义为式(18)两侧同时乘以ep1t,得到在[0,t)上对式(19)积分,得到由引理2可得,ζ1,V1有界,进一步得到ε1和˜θf1有界.因此,问题转化为z2(t)的有界问题.Step 2对于模型(1)中的第2个子系统,虚拟状态量转化误差式(22)两边对时间求导,得到其中:为关于状态的已知函数.由于˙x2d非常难以计算,本文采用二阶非线性跟踪微分器对其进行光滑逼近.对于跟踪微分器的性能,作如下假设[18]:假设5合理设计跟踪微分器,可以使得跟踪微分器的输出和其输入信号x2d的微分之间的误差一致有界,即存在未知常数εx2d＞0,使得|−注5假设5同样适用于其他子系统的设计过程,即存在常数Wxi,d＞0,使得|˙xi,d−ˆ˙xi,d|≤Wxi,d,i=3,4,...,n.选取Lyapunov函数为其中:为估计误差,为对未知参数的估计值.式(24)对时间求导并结合式(23)可以得到选择虚拟控制量x3d为其中:˙ζ2=r2ε2η2,η2为待设计的光滑函数.将式(26)代入式(25)得其中z3=x3−x3d为虚拟状态量.结合式(7)–(8)以及假设3和假设5得到选择其中:k2,nf2,nφ2,ng2,nx2d,σ2＞0.将式(29)代入式(28)得接下来的步骤与Step1中对应的过程类似,这里不再赘述,最终得到结合引理2可得,ζ2,V2有界,进一步得到ε2和˜θf2有界.采用递归的思想,得到Stepn对于模型(1)中的第n个子系统,选择虚拟状态量误差转化方程为选取Lyapunov函数为其中:=−为估计误差,为对未知参数的估计值.控制量u选择为其中:为待设计的光滑函数.选择最终得到ζn,Vn有界,进一步得到εn和有界.定理1对于式(1)所描述的控制方向未知的不确定严格反馈非线性系统,以假设1–5为前提,采用误差转化方程(33),设计控制器(35)–(36)和自适应律(37),可得到如下结论:1)输出信号y(t)跟踪期望信号yr(t)的同时,闭环系统中的所有信号有界;2)输出误差e(t)=y(t)−yr(t)满足预先设定的瞬态和稳态性能.平面上的双连杆机械手具有强非线性,其动力学方程可以写成如下形式:其中:二维向量q=(q1,q2)T表示关节角,二维力矩向量u=(u1,u2)T为机械手关节处的执行器输入,为机械手惯性矩阵,C(q)=为向心力和科氏力矩阵,G(q)=为重力矩,∆(q,˙q,t)为非匹配不确定项. 2由于上述模型是多输入多输出系统,令q2=˙q2= 0,将其转化为单输入单输出系统,参考信号设置为qr1(t)=π/2+π/6cos(t).具体参数设置为质量/kg:m1=3.2,m2=2.长度/m:l1=0.5,l2=0.4,r1=l1/2,r2=l2/2.转动惯量/(kg.m2):Iz1=0.96,Iz1=0.81.摩擦力系数/(N.m):km1=1,km2=1.性能函数参数:l=0.2,ρ0=1,ρ∞=5×10−3.初值:[q1(0)˙q1(0)]T=[80π/180 0]T.控制器参数:k1=1.0,k2=5.0,nf=1.0,nφ=3.0,ng=0.6,nx2d=5.0.引入二阶非线性跟踪微分器对x2d的导数进行光滑逼近,其数学表达式如下[19]: 其中设计跟踪微分器的参数为R=3.0,δ=0.1.用一个RBF神经网络对系统中的不确定函数进行逼近,选取25个节点,权值向量的初值设为零向量,仿真结果如图3–6所示.图3为跟踪误差随时间的变化情况(左图为整个时间区间的仿真情况,右图为最后10s的仿真情况),图中的点划线表示预先设定的上界和下界,其包围的区域便为跟踪误差的限制区域,可以看出,跟踪误差始终没有超出这个预设的区域,系统响应速度快,超调量小,稳态误差最终控制在5×10−3以内,因此满足文中所提到的预设性能的要求.图4为RBF神经网络的权值变化情况,可以看出25维的权值向量是收敛的,图5为RBF神经网络对未知函数的逼近情况,可以看出不论是逼近速度还是逼近精度都达到了很好的效果,图6为控制量u的变化情况,控制曲线连续平滑,而且幅值较小,易于工程实现.另外,在整个仿真过程中,系统的所有信号有界(限于篇幅,没有一一列出),充分验证了定理1的正确性.本文针对一类含非匹配不确定项及控制方向未知的严格反馈系统进行研究,提出了一种新的误差转化方法,将预设性能这种新型控制方式的应用对象进一步拓宽,并将其与backstepping技术、Nussbaum增益、自适应控制技术和跟踪微分器相结合,完成了控制器的设计,解决了此类系统的预设性能控制问题.耿宝亮(1984–),男,博士研究生,目前研究方向为智能控制、自适应控制等,E-mail:********************;【相关文献】[1]KANELLAKOPOULOS I,KOKOTOVIC P V,MARINO R.An extended direct scheme for robust adaptive nonlinear control[J].Automatica,1991,27(2):247–255.[2]KOJIC A,ANNASWAMY A M.Adaptive control of nonlinearly parameterized systems with a triangular structure[J].Automatica,2002, 38(1):115–123.[3]LIN Y,SONTAG E D.Control-Lyapunov universal formulas for restricted inputs[J].Control Theory and Advanced Technology,1995, 10(4):1981–2004.[4]CHEN F C,KHALIL H K.Adaptive control of nonlinear systems using neuralnetworks[J].International Journal of Control,1992, 55(6):1299–1317.[5]ROVITHAKIS G A.Stable adaptive neuro-control design via Lyapunov function derivative estimation[J].Automatica,2001,37(8): 1213–1221.[6]NUSSBAUM R D.Some remarks on the conjecture in parameter adaptivecontrol[J].Systems and Control Letters,1983,3(5):242–246.[7]YE X.Asymptotic regulation of time-varying uncertain nonlinear systems with unknown control directions[J].Automatica,1999, 35(5):929–935.[8]GE S S,WANG J.Robust adaptive neural control for a class of perturbed strict feedback nonlinear systems[J].IEEE Transactions on Neural Networks,2002,13(6):1409–1419.[9]GE S S,HONG F,LEE T H.Adaptive neural control of nonlinear time-delay systems with unknown virtual control coeff i cients[J]. 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双电机驱动伺服系统的控制与仿真研究

ａｃｒｃｎｎ－ａｉｇｐｒｒｎｅｎｏｄｒｏｄｍｉｓｅａｖｒｅｅｅｔｏａｋａｈａｎｗｃｎｒｌｔｄｃｕａｙａｄａｔｊｉｍｍｎｅｏｆｍａｃ．Ｉｒｅｉｎｈｔｄｅｓｆｓｆｃｌｓ，ｅｏｔｈｔｉｈｆｃｂｏｍｅｏ
精度及抗干扰能力，为了削弱齿隙非线性对系统产生的不利影响，提出了一种新的控制方法，采用遗传算法和ＲＦ神经网Ｂ络相结合。针对ＲＦ神经网络控制器参数难以确定的问题，ＲＦ经网络的隐层中心值和宽度进行了优化。Ｂ对Ｂ神用递推最
小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。最后在双电机驱动伺服系统中进行了仿真，结果表明系统跟踪响应速度快，态稳精度高，抗干扰能力强，具有较高的鲁棒性，证明所提出的控制策略是有效的。关键词：双电机驱动；遗传算法；神经网络
中图分类号：Ｐ７Ｔ２３文献标识码：Ｂ
ＳｕｙｏｎｒｌａｄＳｍｕａｉｎｏａ－ｏｏｉｉｇＳｒｏＳｓｅｔｄｎＣｏｔｏｎｉｌｔｆＤｕｌｍｔｒＤｒｖｎｅｖｙｔｍｏ
ｃｍｂｎｎｅｅｉａｇｒｈｗｔＢＦｎｕａｅｗｏｋｗａｒｐｓｄｏｉｉｇｇｎｔｌｏｉｍｉＲｅｒｌｎｔｒｓｐｏｏｅ．Ａｉｎｔｔｅｐｏｌｍｈｔｎｕａｅｗｒａｃｔｈｍｉｇａｈｒｂｅｔａｅｒｎｔｏｋｐ－ｌｒｍｅｅｓａｅｄｆｃｈｔｅｄｔｒｎｄ，ｔｉｍｅｈｄｗａｓｄｔｐｉｚｈｅｔｒｎｉｔｓｏＦｈｄｅａｅ，ａｔｒｒｉｕｏｂｅｅｍｉｅｉｆｈｓｔｏｓｕｅｏｏｔｍｉｅｔｅｃｎｅｓａｄｗｄｈｆＲＢｉｄｎｌｙｒａｄｒｃｒｉｎｌａｔｑａｅｍｅｈｄｗｓｕｅｏｔａｎｔｅｗｅｇｔｅｗｅｉｄｎｌｙｒａｄｏｔｕａｅ．Ｆｎｌｎｅｕｓｏｅｓｓｕｒｔｏａｓｄｔｒｉｈｉｈｓｂｔｅｎｈｄｅａｅｎｕｐｔｌｙｒｉａｌｈｙ，ｔｅｓｌｔｎｅｐｒｍｅｔｉｕｌｉａｉｘｅｉｎｎｄａ —ｍｏｏｒｉｇｓＹｏｓｓｍＨＷＳｔａｈｙｔｍａｕｃｅｐｎｅｓｅｄ，ｈｓｍｕｏｔｒｄｉｎｅｖｙｔｖｅＳＯｈｔｔｅｓｓｅｈｓｑｉｋｒｓｏｓｐｅｉｈ

控制工程中的反演问题及其应用

控制工程中的反演问题及其应用控制工程是一门研究控制系统稳定性、性能和可靠性的科学技术。

其中，反演问题是指如何设计可逆控制器，使得控制系统能够通过计算量测信号和误差信号来实现控制目标的逆操作。

反演问题的应用非常广泛，主要包括自适应控制、智能控制和模糊控制等领域。

本文将详细探讨控制工程中的反演问题及其应用。

一、反演问题的基本概念反演问题是指在控制系统中，通过计算量测和误差两个信号，设计可逆反演控制器，并使用该控制器实现逆操作。

反演控制器的设计需要考虑控制系统的稳定性、性能和可靠性等因素。

同时，反演控制器的设计还需要解决数学模型不准确、系统扰动和外界干扰等问题。

通常，反演问题的解决方法主要包括比例积分微分（PID）控制、自适应控制、神经网络控制和模糊控制等。

这些方法各具特点，运用范围也不尽相同。

例如，PID控制方法简单易操作，适用于控制系统稳定性和性能要求不高的场合；自适应控制方法可以根据系统动态特性的变化，自动调整控制器参数，适用于对控制精度要求高，系统动态性能变化范围大的场合；神经网络控制方法可模拟人脑的神经网络结构，学习和适应各种复杂非线性系统，适用于解决高阶、强耦合、非线性系统、参数模型不确定等问题；模糊控制方法则可以描述和处理模糊和不确定的信息，适用于涉及到领域知识和非精确信息的场合。

二、反演问题的应用反演问题在控制工程中被广泛应用，主要包括自适应控制、智能控制和模糊控制等领域。

（一）自适应控制自适应控制技术是指通过对控制过程的观测和学习，自动调整控制器参数，从而使控制系统具有自适应性和鲁棒性，适应不同的工况和工作环境。

自适应控制技术的核心是自适应算法，针对控制对象动态性变化的情况，可以自动调整控制器参数，以保持控制系统的良好性能。

自适应控制技术主要应用于电力、化工、制造业等领域，如非线性机电系统、桥梁结构状况监控等。

（二）智能控制智能控制技术是指利用人工智能技术，对控制对象进行建模、分析和预测，并自适应地调整控制器参数，以实现控制目标。

基于BP神经网络PID控制的无刷直流电动机调速系统设计

［３】罗骞，夏靖波，智英建等．统计ＩＰ网络质量的模糊评估方法［Ｊ］．计算机科学，
２０１０．３７（０８）：７７ — ７９．
价值观、审美观、背景和情感等主观因素的影响较大，评分结果较为片面。实际上，无论采用何种网络评估方法都必须映射到对应的主观
利用神经网络强大的逼近能力
，
可以通过学习
＜＜上接２５页
标（ＫＱＩ），最后对ＫＱＩ和ＫＰＩ的关键指标进行提炼，得到从用户角度反映网络整体性能
的Ｏ０Ｅ核心指标，建立一个全面的网络综合
网络综合评估方法得到的评分受到测试人员的
电子技术・ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
基于ＢＰ神经网络ＰＩＤ控制的无刷直流电动机调速系统设计
文／王寿福
上世纪八十年代以后，随着可控硅、表
２调速系统组成及原理
本文主要通过双闭环调速系统对所提方
用户满意度。
评估体系。为了更好的描述各性能因素之间的
关系，ＱｏＥ按照一定的加权计算方法得出，全
［４］赵华琼，唐学文．基于模糊层次分析法
的网络业务性能评估模型［Ｊ］．计算机应
用２０１３、３３（１１）：３０３５ — ３０３８．
司网络部，２００９：１２－１５．

智能控制系统中的神经网络控制算法研究

智能控制系统中的神经网络控制算法研究智能控制系统，作为现代智能技术的重要应用领域之一，正逐渐在各个行业和领域中得到广泛应用。

智能控制系统的核心是算法，而神经网络控制算法作为其中一种重要技术手段，正在引起学术界和工业界的高度关注和广泛研究。

本文将从神经网络控制算法的基本原理、应用领域以及未来的发展方向等角度进行深入探讨。

第一部分：神经网络控制算法的基本原理神经网络控制算法是通过模拟人类神经系统的工作原理，将模糊控制、遗传算法等多种智能算法与控制系统相结合，形成一种新的控制方法。

神经网络控制算法的基本原理是神经元之间通过权值的连接来传递信号，并通过训练来调整神经元之间的连接权值，从而实现对控制系统的优化调节。

神经网络控制算法的基本结构包括输入层、隐层和输出层。

输入层接收外部的控制信号，隐层是神经网络的核心部分，通过神经元之间的连接进行信息传递和处理，输出层将隐层的结果转化为实际控制信号。

第二部分：神经网络控制算法的应用领域神经网络控制算法具有很强的适应性和优化能力，因此在许多领域都得到了广泛应用。

在工业自动化领域，神经网络控制算法可以对复杂的工业过程进行建模和控制，例如化工过程中的温度、压力和流量等参数控制。

在机器人技术领域，神经网络控制算法可以实现机器人的智能控制和路径规划，提高机器人的自主性和适应性。

在金融领域，神经网络控制算法可以用于股票价格预测和交易策略优化，提高投资者的收益率和风险控制能力。

第三部分：神经网络控制算法的未来发展方向虽然神经网络控制算法已经在多个领域得到应用，但仍然面临一些挑战和难题。

首先，神经网络控制算法的鲁棒性和可解释性需要进一步提高。

目前的神经网络模型往往是黑箱模型，难以解释其内部的决策过程，这在某些关键领域（如医疗和安全）可能会受到限制。

其次，神经网络控制算法在处理大规模数据和复杂问题时的计算复杂度较高。

如何提高算法的计算效率和准确性是一个亟待解决的问题。

此外，在人工智能和大数据的推动下，深度学习等新兴技术也对神经网络控制算法的发展提出了新的要求和机遇。

非线性系统控制中的反演控制技术研究

非线性系统控制中的反演控制技术研究随着科技的飞速发展，控制理论和控制技术也在不断地更新换代。

在许多现代控制领域中，非线性控制理论逐渐成为了一个研究热点。

由于非线性系统具有复杂性、多样性和不确定性等特点，传统的线性控制方法在处理这些系统时往往效果不佳，基于此，非线性控制成为解决这些问题的有效途径之一。

在非线性控制中，反演控制技术作为一种新型的控制策略，受到了广泛的关注和研究。

一、反演控制技术的基本思想反演控制技术的基本思想是将非线性系统的控制问题转化为一种微分方程的反演问题。

即通过对于系统状态的反演，将系统的输出精确地控制到期望的状态。

因此，反演控制技术通常也被称为反演建模控制技术。

反演控制技术可以自适应地实现非线性系统的控制，并且对于系统的非线性特性和不确定性也能够做出适应性反应，具有非常强的适应性和鲁棒性。

反演控制技术主要包括三个步骤：系统建模、系统反演和反馈控制。

其中，系统建模的目的是将非线性系统建立成一种反演微分方程，并且对于系统的不确定性和噪声特征也要进行考虑。

系统反演是指通过反演微分方程求解，得到系统的输入控制量，以实现对系统的精确控制。

反馈控制则是对反演控制器输入信号进行校正，以保证控制系统的精度和稳定性。

二、反演控制技术的应用反演控制技术可以应用到许多实际的非线性系统中，如飞行器控制、机器人控制、化工过程控制等。

下面以飞行器控制为例，介绍反演控制在实际系统中的应用。

在飞行控制中，传统的线性控制方法不能适应非线性系统所表现出的飞行动态和任务需求。

而基于反演控制技术的控制方法可以克服这种困难，达到更好的控制效果。

在飞行器姿态控制中，通常采用的是悬挂式反演控制或者相关函数反演控制方法。

在这种方法中，控制系统的控制变量被分解为期望轨迹和反演控制器输出两个部分，并将其纳入到控制器中，通过反演微分方程，对飞行器进行精确控制。

通过实际测试发现，基于反演控制技术的飞行器控制系统具有很好的适应性，能够适应复杂的非线性系统动态，并且具有较强的鲁棒性。

【国家自然科学基金】_不稳定平衡点_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年科研热词推荐指数不稳定平衡点 3 蔡氏混沌电路 2 李雅普诺夫稳定性 2 暂态电压稳定 2 时滞 2 平衡点 2 复杂动态网络 2 饱和感染率 1 阈值 1 递归投影 1 裕度指标 1 稳定性 1 电力系统 1 独立电力系统 1 渐近稳定性 1 流形 1 治愈率 1 正向调节因子 1 概率评估 1 极限环 1 暂态稳定 1 时域仿真 1 捕食食饵系统 1 捕食正效应 1 振动性 1 感应电动机 1 小扰动稳定性 1 基底 1 埃奇沃斯级数 1 吸引域 1 动态安全域 1 主导不稳定平衡点(cuep) 1 不稳定性 1 不变子空间 1 si模型 1 n个神经元bam神经网络 1 hopf分支 1 hiv感染 1 cd4+t细胞 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79
快关汽门应变能广告脉冲模型年龄结构mseis流行病模型基本再生数地方病平衡点周期解周期时变离散系统各向同性材料双稳态性能功能性反应初始应力分岔全局复杂性主导不稳定平衡点 t系统 lyapunov函数 liu混沌系统 h桥正弦逆变器 hopf分岔 holling-ⅳ功能性反应 holling-iv功能性反应 hiv病毒 chen系统 chay模型 abaqus a-s-c模式
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75

基于神经网络的电动负载模拟器控制策略研究

基于神经网络的电动负载模拟器控制策略研究随着电动载荷在能源领域的广泛应用，电动负载模拟器(Controlled Electric Loads, CELs)作为一种新型设备被广泛研究和应用。

CELS可以模拟不同类型的电动负载行为，为电力系统的稳定性和可靠性评估提供良好的条件。

然而，传统的电动负载模拟器控制策略存在一些问题，如低效、可扩展性差和抗干扰性差等。

因此，基于神经网络的控制策略被提出来解决这些问题，并取得了显著的研究进展。

首先，神经网络模型的构建是基于神经网络的电动负载模拟器控制策略的核心。

通常，多层感知器(MLP)是一种常用的神经网络模型，它由输入层、隐藏层和输出层组成。

输入层接收来自电力系统的输入信号，如电压和电流，隐藏层是神经网络的主要信息处理部分，输出层产生控制命令来驱动电动负载模拟器。

其次，控制策略的设计是基于神经网络的电动负载模拟器控制策略的关键。

通过训练神经网络，探索神经网络权重和偏差的最佳组合，从而使电动负载模拟器能够输出所需的电动负载行为。

控制策略可以采用监督学习或强化学习等方法进行设计。

在监督学习中，输入电力系统的状态和期望输出信号被用作神经网络的训练样本，通过最小化输出信号与期望输出信号之间的误差来训练神经网络。

在强化学习中，可以采用奖励机制，根据电动负载模拟器的行为对其进行奖励或惩罚，以优化神经网络的行为。

最后，性能评价是基于神经网络的电动负载模拟器控制策略的重要一环。

性能评价可以通过对比实际电动负载行为和模拟器输出的行为来进行。

常见的性能评价指标包括误差、精度和稳定性等。

通过评价指标，可以衡量控制策略的效果，并对其进行改进和优化。

基于神经网络的电动负载模拟器控制策略研究在电力系统领域具有广泛的应用前景。

通过采用神经网络模型和控制策略设计，可以提高电动负载模拟器的控制效率和性能，实现电力系统的稳定性和可靠性评估。

此外，神经网络模型可以适应不同类型的电动负载，提高电动负载模拟器的可扩展性和抗干扰性，使其能够适应复杂的电力系统环境。

电力系统中的非线性控制技术研究

电力系统中的非线性控制技术研究摘要随着电力系统的不断发展和复杂性的增加，传统的线性控制技术已经不能满足电力系统的实时控制需求。

因此，非线性控制技术作为一种新的控制方法，越来越受到人们的关注。

本文通过对电力系统中非线性控制技术的研究，阐述了非线性控制技术的基本理论、应用及其在电力系统中的研究进展和应用现状，分析了非线性控制技术在电力系统中的优点和不足之处，并提出了一些应对措施和改进建议，为电力系统的实时控制提供参考。

关键词：电力系统；非线性控制技术；实时控制；研究进展；应用现状AbstractWith the continuous development and increasing complexity of power systems, traditional linear control technologies are no longer able to meet the real-time control requirements of power systems. Therefore, nonlinear control technology, as a new control method, has attracted more and more attention. In this paper, through the study of nonlinear control technology in power systems, the basic theory, application, research progress and application status of nonlinear control technology in power systems are expounded. The advantages and disadvantages of nonlinear control technology in power systems are analyzed, and some countermeasures and improvement suggestions are proposed to provide reference for real-time control of power systems.Keywords: power system; nonlinear control technology; real-time control; research progress; application status第一章绪论1.1 研究背景与意义随着电力系统的不断发展和复杂性的增加，电力系统的实时控制需求越来越高。

基于人工智能的电机控制策略研究

基于人工智能的电机控制策略研究电机控制是电气工程中的一项重要内容，而人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的迅猛发展也给电机控制领域带来了新的机遇与挑战。

本文将围绕基于人工智能的电机控制策略展开研究，从理论探索到实际应用，探讨其在提高电机控制效果、优化系统性能等方面的潜力。

首先，我们来分析人工智能在电机控制中的重要作用。

人工智能是一种模拟人类智能的技术，可以包括机器学习、深度学习、神经网络等算法。

在电机控制中，人工智能技术的应用可以帮助实现自动化、智能化的控制，提高电机系统的灵活性和适应性。

通过学习和优化算法，人工智能能够对电机系统进行更精确的建模和预测，从而实现更高效、稳定的控制。

基于人工智能的电机控制策略研究中，一项重要的任务是建立准确的电机系统模型。

电机系统模型是控制策略设计的基础，而人工智能可以利用大量的数据进行学习和建模，从而提高电机系统模型的准确性和适应性。

例如，可以利用神经网络模型对电机系统进行建模，通过学习样本数据，网络可以自动学习电机的特性和动态响应，进而实现准确的模型预测。

此外，基于模型的预测控制（Model Predictive Control，简称MPC）也是一种常见的人工智能在电机控制中的应用方式，通过预测电机系统的行为，优化控制策略，实现精确的控制。

另一个重要的任务是设计优化的电机控制策略。

传统的PID控制器在电机控制中具有广泛应用，然而，PID控制的性能受到系统非线性、参数变化等因素的限制。

而基于人工智能的控制策略可以克服这些问题，在提高系统动态响应、减小控制误差等方面表现出更好的性能。

例如，可以利用强化学习算法设计电机控制策略，通过不断试错和学习，优化控制器参数，提高控制性能。

此外，基于深度学习的控制方法也可以利用大量的数据进行训练，实现更精确的电机控制。

在实际应用中，基于人工智能的电机控制策略也面临一些挑战。

首先是数据获取和处理的问题。

基于神经网络技术的解耦及容错解耦控制策略

基于神经网络技术的解耦及容错解耦控制策略
解耦控制是一种用于解决控制系统设计问题的有效方法，其具有根据实际系统设计和参数优化调整动态性能的能力。

对于不确定参数的系统而言，<解耦控制>能够抑制系统受外部干扰的影响，并能实现可靠的运行和可靠性提高，以期实现最优的系统性能。

传统解耦控制以模糊控制和线性系统为基础，通过分析现有系统模型，在参数测量不精确或外部干扰大的情况下，以及少量状态变量和复杂计算模型，实现控制器的设计。

但是，现有的方法不能解决容错、可靠性和抗干扰能力等重要问题。

为了解决上述问题，基于神经网络的解耦控制研究受到了广泛的关注。

神经网络是一种有自学习能力的统计模型，能够在事先未知的复杂控制环境中表现出良好的性能。

它可以用于模拟复杂的参数，并在解耦控制中更好地抗扰动和容错性能，无需额外的非线性变换或模型参数估计。

在基于神经网络的解耦控制中，通过利用神经网络对系统参数进行建模，得到神经网络控制器，可以实现基于解耦规则的干扰抗性。

并且，由于神经网络具有高计算能力和高学习能力，不受参数偏差的影响，因此其容错能力也会比传统线性模型更强。

此外，神经网络能够快速收敛到正确的解，而不会陷入局部极小值，因此能更好地满足实时控制的要求。

因此，利用基于神经网络的解耦技术构建解耦控制策略。

它可以有效减少系统参数随外部干扰的改变，从而提升系统稳定性，可靠性和容错性。

此外，通过神经网络的自适应学习，使得解耦控制尽可能适应复杂系统环境的变化，实现更好的控制性能和智能服务。

非线性系统控制问题的反演控制方法研究

非线性系统控制问题的反演控制方法研究随着科技的不断发展，人类社会的发展也越来越快速，种种系统不断地涌现，但是在这背后我们也遇到了许多的问题，其中非线性系统控制问题一直困扰着我们。

因此，为了有效地解决非线性系统控制问题，研究反演控制方法成为人们的一个热点。

一、非线性系统控制问题非线性系统控制问题是控制工程中一个非常具有挑战性的问题。

它不同于线性系统，它的特点是不可线性、复杂和不稳定。

这导致非线性系统控制问题的难度很大，往往需要采用高级方法来解决它。

对于一些重要的非线性系统，如混沌系统、故障诊断系统、化学反应控制系统、电力系统、网络控制系统等等，这些系统的不确定性和不稳定性对于系统的控制提出了更高的要求，需要更加精细和有效的控制方法。

二、反演控制方法反演控制是一种基于模型的非线性控制方法，它利用系统动态信息从而推导出系统确定的输入和状态。

反演控制技术应用广泛，优点明显，对于非线性系统控制具有很强的适用性和鲁棒性，具有良好的控制性能，而且这种控制方法也可以用于多输入多输出系统。

反演控制的基本思想是通过对系统的模型进行反演，从而得到实际的输入和状态。

该方法的控制精度取决于对系统的模型的准确度，因此，建立准确的系统模型是实现反演控制的关键。

三、非线性反演控制反演控制方法对于非线性系统的控制非常有效，但是如果输入和状态不能直接观测，就需要借助某些辅助变量来准确反演。

对于这种情况，非线性反演控制技术可以解决这个问题。

非线性反演控制技术是在非线性控制的基础上发展起来的，它针对的是复杂的非线性系统，并且对于层次化结构的非线性系统同样具有很好的适用性。

该技术基于系统及其环境的非线性元素，通过动态反演来使系统达到所需的控制目标。

非线性反演控制方法的优点是具有很强的鲁棒性和适应性，它能够更好地处理系统中的非线性问题。

四、控制方法的选用在进行非线性系统的控制时，不同的控制方法有其各自的优点和适应范围。

在考虑采用何种控制方法时需要谨慎选择。

物理驱动的神经网络反演

物理驱动的神经网络反演
物理驱动的神经网络反演，也称为物理约束神经网络反演，是一种将物理约束和神经网络结合的方法，用于解决物理系统的反问题。

反问题是指根据给定的观测数据，确定原始系统的参数或状态。

物理驱动的神经网络反演方法通常通过两个步骤实现：建立物理模型和训练神经网络。

首先，需要建立描述物理过程的数学模型。

这个模型应该包含物理变量和它们之间的关系，例如基于物理定律的方程或规则。

该模型还可以包含待求解的参数。

接下来，可以使用神经网络来实现反演。

神经网络是一种机器学习模型，可以通过训练来学习输入和输出之间的映射关系。

在这个应用中，我们可以使用物理模型生成大量的合成数据作为训练样本，并将观测数据作为输入，将待求解的参数或状态作为输出，通过神经网络来进行拟合。

通过物理模型和神经网络的结合，物理驱动的神经网络反演可以在实际问题中实现更高的准确性和鲁棒性。

这种方法在多个领域，如地球物理勘探、医学成像和材料科学等方面都得到了广泛应用。

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双耦合电机模型为[11]：
ìíîJJ1dθθ̈̈21
+ +
c 2 θ̇2 c1θ̇1
+
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2
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θ ) -1
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+
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2)
+
=0 T1 =
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d
（1）
其中：θ1 为驱动器转动角位置(rad)；θ2 为负载角位置
双耦合电机驱动在耦合驱动时两个电机工作点可以进行优化，可提高驱动系统效率[1]，其在汽车行业具有较高的应用价值。双耦合电机相关研究是目前的一个热点，但相关文献较少。文献[2]采用脉冲幅度调制信号研究随机噪音下的双耦合电机最优控制问题。文献[3]研究了双耦合电机混合动力系统的能量分配与协调控制。文献[4]将反演控
上述文献的系统大都是参数可知的，对于参数未知的系统，采用神经网络反演控制可取得较好的控制效果。文献[9]较早描述了一个基于反演的神经网络控制器。在文献 [10]中可找到使用后演方法的稳定神经控制器设计，其中还提供了严格的稳定性证明。通过在后演步骤的每个阶段使用神经网络来估计某些非线性函数，可以利用后演步骤来设计控制律，且不需要在线参数假设，也不需要找到回归矩阵，神经网络权重可在线调整，不需要学习阶段，跟踪错误和权重更新的有界性可得到保证。本文详细推导了
* 江苏省高校自然科学研究面上项目（编号：16KJB510047)
收稿日期：2018－01－26
80
宋志强等：双耦合电机神经网络反演控制研究
工业自动化
双耦合电机驱动的神经网络反演控制器控制律的设计并进行了仿真分析。
1 双耦合电机动力学模型
双耦合电机运动系统示意图如图 1 所示。
图 1 双耦合电机运动系统示意图
0 引言
工业系统有复杂和可能未知的动力学、未知的扰动和非线性效应，包括摩擦、死区和不同时间尺度的多重动力学。随着科技的进步和现代社会的高要求，使得当今社会对工业控制系统的速度和精度要求非常严格，工业控制系统的设计极其复杂和困难。反演控制方法在处理具有多种动力的系统时非常有效，例如由电力系统驱动的机械系统或多个耦合的机械系统。反演方法的一个主要问题是某些函数必须是“未知参数中的线性”，并且需要一些非常繁琐的分析来确定“回归矩阵”，即使在耦合线性单输入单输出（SISO）系统的情况下，该工作也可能非常复杂。解决该问题的方案是使用神经网络来估计某些非线性函数。
Research on Neural Network Backsteping Control of Coupled Motor Drives
SONG Zhi-qiang，FANG Wu，LU Ai-hong
（School of Mechatronics and Information Technology，Suzhou Institute of Trade & Commerce，Suzhou 215009，China）
制应用于微型机电系统陀螺仪的自适应控制。文献[5]将神经网络应用于混合电磁制动系统的速度和滑动控制器设计。文献[6]提出一种具有不确定性和约束的机械臂自适应神经网络控制策略，通过在反演步骤中引入障碍 Lyapunov 函数来考虑并处理位置、速度和控制输入约束。文献[7]针对由直流电机驱动的机械臂轨迹跟踪系统，提出一种基于动态面反演的神经网络自适应算法。文献[8]针对存在齿隙非线性的双电机驱动伺服系统，将反演积分自适应控制方法应用于基于状态反馈的自适应控制器。
控制律进行了详细推导并仿真分析。仿真结果表明，神经网络反演控制器在控制电机驱动系统方面效率较高，能保证闭环系统
的稳定性和性能。神经网络控制器比假设充分了解动力学情况下设计的标准反演控制器具有更好的控制效果。
关键词：双耦合电机；神经网络；反演控制；仿真
中图分类号：TM301.2
文献标识码：A
文章编号：1009－9492 ( 2018 ) 07－0080－04
工业自动化
机电工程技术 2018 年第 47 卷第 07 期
DOI: 10. 3969 / j. issn. 1009-9492. 2018. 07. 026
双耦合电机神经网络反演控制研究*
宋志强，方武，卢爱红
（苏州经贸职业技术学院机电与信息技术学院，江苏苏州 215009）
摘要：针对双耦合电机驱动系统存在不精确对象和非线性效应的问题，提出一种神经网络反演控制器用于电机驱动系统，对其
Abstract: Aiming at the inaccuracy and nonlinear effects of the coupled motor drive system，a neural network backstepping controller is proposed for the motor drive system. The control law is derived in detail and the simulation and analysis are presented. The simulation results show that the neural network backstepping controller is more efficient in controlling the motor drive system，and can guarantee the stability and performance of the closen that the neural network controller gives better results on systems than a standard backstepping controller developed assuming full knowledge of the dynamics. Key words: coupled motor drives；neural networks；backstepping control；simulation