BP 神经网络在双伺服同步运动系统中的应用
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Application of BP Neural Network in Double Servo Synchronous Motor System
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对传统的PID 调节器不能解决双伺服同步运动系统中经常出现的超调和滞后问题,提出一种将传统PID 和BP 神经网络的PID 调节器相结合的方式来控制两伺服电机轴的运动。其中,传统PID 算法用于系统正常运行时 的控制,而BP 神经网络的PID 算法用于调试过程中修改位置调整器和速度调节器的参数。该方案能实现轴B 准确 地跟踪轴A 的速度和轨迹而运动。

    Abstract:

    In the double servo synchronous motor system, the current speed often surpasses or lags the given speed, however the traditional PID algorithm can’t solve this problem. Therefore, introduce a new PID regulator which combines the traditional PID with BP neural network’s PID algorithm, it can control the movement of two servo motors. The traditional PID is used for controlling the two axles during normal operation. However, BP neural network PID algorithm is used to modify the parameters of the position regulator and parameters of the speed regulator in the process of debugging. Through this method, we can achieve the axis B track the speed and orbit of the axis A accurately.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

郭丽,石航飞,陈志锦,杨凯,李勇. BP 神经网络在双伺服同步运动系统中的应用[J].,2011,30(01):44-46.

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2013-01-14
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码