【摘 要】
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针对带不确定性的X-Y定位平台系统位置控制问题,提出了径向基函数神经网络的自学习控制策略.首先建立X-Y定位平台轴系统的动力学模型,然后利用增广变量法设计了基于神经网络P
【机 构】
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杭州职业技术学院友嘉机电学院,丽水学院工学院
【基金项目】
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浙江省教育厅科研项目（Y201330000）,浙江省公益技术应用项目（2013C3110）,浙江省自然科学基金重点项目（LZ12F02001）
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针对带不确定性的X-Y定位平台系统位置控制问题,提出了径向基函数神经网络的自学习控制策略.首先建立X-Y定位平台轴系统的动力学模型,然后利用增广变量法设计了基于神经网络PID控制器,利用RBF神经网络良好的逼近能力来进行自学习控制,设计了改进随机梯度算法来实现网络权值的自适应调整,并加快其学习速度.针对神经网络动态特性欠缺的问题,设计了PID控制器来保证控制阶段初期的跟踪精度.最后通过仿真详细分析了其控制机理,并证明了该方案的有效性,具有较高工程应用价值.
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