基于混合递阶遗传算法和RBF神经网络的超声波电动机自适应速度控制

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：超声波电动机(USM)是近年发展起来的一种新型微特电机，与传统的电磁驱动型电动机的工作原理截然不同。由于USM具有小型轻量、无电磁干扰、响应速度快、低速大转矩、高保持力矩、高功率密度等诸多优点，因而在光学仪器、办公自动化、汽车专用电器、智能机器人、航空航天等领域具有良好的应用前景。但USM的高度非线性、时变性和强耦合增加了它的控制难度。本文提出一种新的USM自适应控制策略，系统采用双闭环控制，内环用来补偿定子环机械谐振频率的漂移；外环利用径向基函数神经网络(RBFNN)控制器调节USM的驱动频率，实现速度的自适应控制。根据RBF神经网络的结构特点，对其参数采用混合递阶遗传算法进行训练。经实验证明，该控制系统具有响应迅速、适应性强等优点，具有较高的控制精度和较好的稳定性。http://www.cqvip.com//QK/94183X/200409/10828206.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：神经网络 遗传算法 RBF 神经网 电动机 超声波电动机 自适应控制 混合递阶遗传算法 径向基函数 神经网络