基于RBF神经网络控制的球杆系统位置控制实验研究.pdf

【基于RBF神经网络控制的球杆系统位置控制实验研究】是针对球杆系统的精确位置控制问题进行的一次深入探究。球杆系统常用于机械工程领域，如机器人手臂、精密定位装置等，其位置控制的精度直接影响设备的性能。传统的PID（比例-积分-微分）控制器虽然广泛应用，但在某些情况下可能无法满足高精度控制的要求，而BP（反向传播）神经网络虽具有强大的非线性映射能力，但训练时间较长，这在实时控制中是一个明显的缺点。 本研究提出了一种结合RBF（径向基函数）神经网络和PID控制的新方法，通过引入低通滤波器来动态补偿PID控制器，以提高控制精度并缩短学习时间。RBF神经网络以其快速收敛和优良的全局优化特性，能有效解决非线性控制问题。在控制结构中，RBF网络作为控制器的一部分，用于识别系统动态并提供补偿，而PID则负责常规的控制任务。 在参数辨识方面，采用了梯度下降法更新隐含层参数，以提高辨识速度并避免陷入局部最小值的问题。输出层权重则通过带有遗忘因子的最小二乘法进行调整，这样可以更好地适应系统的变化，同时保持控制的稳定性。实验结果证明，这种方法相比单纯的PID控制，具有更高的精度，且学习速度更快。低通滤波器的作用在于平滑控制信号，减少噪声干扰，确保辨识精度和稳定的控制输出。 总结来说，这项研究的核心在于利用RBF神经网络的快速学习能力和非线性建模能力，结合PID控制的实时性和稳定性，通过低通滤波器的辅助，实现了球杆系统位置控制的显著提升。这一成果对于提高机电系统智能测控水平，特别是对需要高精度定位的工业应用有着重要的实践意义。此外，研究中采用的参数辨识策略和滤波技术也为神经网络控制在其他领域的应用提供了借鉴。