文档名：基于递归神经网络的超声波电机速度控制
针对超声波电机的速度控制,本文提出使用基于递归神经网络和Lyapunov稳定性的控制算法,可以在一定程度上反映超声波电机的输入输出非线性关系.伺服系统的控制部分由递归神经网络辨识器(RNNI)和递归神经网络控制器(RNNC)组成.由于递归神经网络可以在线调整其参数值,因此当电机运行参数发生变化时,可以通过改变神经网络辨识参数来实现速度的快速跟踪,并通过Lyapunov稳定性进行控制参数调整.实验表明,使用递归神经网络和Lyapunov稳定性控制算法的伺服系统对超声波电机进行伺服控制,可以达到快速响应和高精度的控制效果.
作者：傅平
作者单位：闽江学院物理学与电子信息工程系,福建福州,中国,350121
母体文献：第17届中国系统仿真技术及其应用学术年会(17thCCSSTA2016)论文集
会议名称：第17届中国系统仿真技术及其应用学术年会(17thCCSSTA2016)
会议时间：2016年8月1日
会议地点：西安
主办单位：中国自动化学会,中国系统仿真学会
语种：chi
分类号：
关键词：超声波电机 速度控制 递归神经网络 参数辨识
在线出版日期：2019年4月17日
基金项目：
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