基于神经网络的IMC-PID超声波电机控制

蒋念平,张琪

(上海理工大学 光电信息与计算机学院,上海200093)

摘要由于常规PID控制器无法有效地控制超声波电机非线性的运行特性,提出了一种基于神经网络的可变增益型内模PID控制(IMC-PID),构建IMC-PID简化PID控制器的参数整定,只需调节其中一个参数,为弥补超声波电机的非线性问题,引入神经网络到控制器中来调节参数。实验基于超声波电机伺服系统,利用该控制系统对行波超声波电机进行控制,得到了控制输入和输出的响应关系,并得出了较小的稳态误差,实验证明对超声波电机特性变化及负载扰动适应能力强。

关键词超声波电机;PID控制;IMC-PID;神经网络;可变增益

收稿日期:2015-04-22

作者简介:蒋念平(1957—),男,副教授,硕士生导师。研究方向:计算机应用。E-mail:npjiang@163.com。张琪(1991—),女,硕士研究生。研究方向:超声波电机建模与智能控制。

doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2015.12.038

中图分类号TM37文献标识码A

IMC-PID Controls Based on Neural Network for Ultrasonic Motor

JIANG Nianping,ZHANG Qi

(School of Optical-Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for

Science and Technology,Shanghai 200093,China)

AbstractA variable gain internal model control PID (IMC-PID) based on neural network is proposed for better ultrasonic motor control.The IMC-PID simplifies the parameters setting of PID controller with only one parameter needed to be adjusted.The neural network is introduced to adjust the parameters to make up for the nonlinear problem for ultrasonic motor.The response relationship between input and output and the smaller steady-state error is found.The experiments proved that ultrasonic motor control by using this control system offers good adaptability to characteristics variation and load disturbance.

Keywordsultrasonic motor;PID control;IMC-PID;neural network;variable gain

超声波电机利用压电陶瓷的逆压电效应进行机电能量转换,借助定转子间的摩擦力传递机械能来驱动转子旋转[1]。超声波电机具有很多优良的特性,如体积小、重量轻、运行噪声低、低速大转矩、无电磁干扰、无输入自锁等,较传统电磁电机更适合在非连续运动和精密控制领域应用[2]。与传统的电磁电机相比,从超声波电机特殊的运行机理来看,其是一个高度非线性、时变性和不确定性的系统,到目前为止还没有一个准确的数学模型。因此,在超声波控制领域,国内外已经成功提出模糊控制、自适应控制、PID控制和神经网络控制[3-5]等复杂的控制理论,并进行了实验验证。……