基于RBFNN非线性预测模型的多电机传动系统
作者:
王成龙
[1,2] ;
马军
[1,2] ;
牛宏侠
[1,2] ;
令晓明
[1,2]
关键词:
多电机传动系统
神经网络
非线性预测
控制系统
摘要：
多电机传动系统因具有多变量、非线性和强耦合性等特点而难以建立精确数学模型。以两电机传动系统为研究对象，将构成NNG网络的RBF神经网络与常规PID控制相结合，从而实现控制参数自适应调节；用隐藏层节点动态生成的RBF神经网络构成NNI网络建立非线性预测模型，以实现传动系统的参数预测。结合NNC网络和NNI网络设计了一种基于RBF神经网络非线性预测模型的两电机传动系统控制器。实验结果表明该控制器可以实现两电机传动系统中电机转速和张力的解耦控制，动静态性能好。
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