【摘 要】
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随着永磁同步电机技术的不断发展,其在机器人中的运用也越来越广泛,但永磁同步电机有非线性、强耦合和多变量等缺陷,同时,机器人关节驱动电机在运行过程中所受的负载力矩和轴
【基金项目】
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上海市科学技术委员会科技支撑项目(编号:13DZ1101700);上海市科学技术委员会重点科技攻关专项(编号:12111101004)
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随着永磁同步电机技术的不断发展,其在机器人中的运用也越来越广泛,但永磁同步电机有非线性、强耦合和多变量等缺陷,同时,机器人关节驱动电机在运行过程中所受的负载力矩和轴联转动惯量时刻变化,因此,要求电机控制系统具有更强的自适应性和更强的抗干扰能力。为了改善传统PID控制器参数固定以及模糊PID控制算法过于依赖设计人员的经验,提出了一种结合神经网络与现有模糊PID控制算法优点的模糊神经网络（FNN）自适应PID控制算法,利用径向基神经网络算法（RBF）对该驱动系统参数进行辨识,降低电机在正常运行过程中受环境变化
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