王立红

(辽宁工业大学 电气工程学院，辽宁 锦州 121001)

0 引言

随着数字化技术的发展、科技的进步以及经济的发展，步进电机的应用领域不断扩大[1]。步进电机是一种将电脉冲信号转变为角位移或线位移的执行机构，其控制方法简单、定位精度高、没有累积误差、易于开环控制[2]。步进电机在控制过程中由于启动频率过高或负载过大会产生失步或堵转现象，影响系统控制精度，必须引入闭环控制[3]。

传统的PID控制精度取决于被控对象的模型精度。由于被控对象复杂，且存在参数时变和不确定性等因素，很难建立其精确的数学模型，因此传统的控制方法具有一定的局限性[4]。文献[5]、[6]采用模糊控制改变PID参数，取得了较好的效果。文献[7]、[8]针对步进电机闭环伺服系统中存在的非线性因素，提出一种基于BP网络的PID控制器，将神经网络和PID算法的优点结合在一起，使系统具有鲁棒性强、超调量小、运行平稳等特点。本文针对传统PID控制、模糊控制和神经网络控制的优点，提出一种神经模糊自适应控制器，实现步进电机闭环伺服参数的自动调节。经过MATLAB仿真验证，该方法能够取得满意的控制效果。

1 神经模糊自适应控制器的结构和工作原理

神经模糊自适应控制器的结构如图1所示，它由一个PID控制器和一个神经控制器组成，二者的输出信号之和作为被控对象的输入信号。图1中，r为系统输入，u为被控对象的输入，y为输出，e为误差，uf为PID控制器的输出，un为神经控制器的输出，δ为学习误差。……