基于神经网络的工作台位置伺服控制的研究.pdf

本文主要探讨的是基于神经网络的工作台位置伺服控制的研究，旨在解决在快速进给过程中工作台存在的超调问题，以提高定位精度和系统的鲁棒性。工作台伺服控制系统在机械制造领域至关重要，特别是在高精度直线运动的应用中，滚珠丝杠副被广泛使用。然而，高速运行时的非线性因素，如扭转振动和摩擦力，会降低系统的定位性能。 作者提出了采用神经网络控制策略来改善这一状况。神经网络作为一种强大的数据建模工具，在处理复杂非线性问题时表现出色，能够适应负载变化和抑制干扰。他们设计了工作台的机械结构，包括伺服电机、滚珠丝杠、直线导轨和光栅尺等关键组件，并建立了相应的数学模型。在此基础上，设计了神经网络控制器，用于位置伺服系统，以补偿摩擦效应。 为了实现精确控制，文章中还提到了摩擦补偿技术，这是针对滚珠丝杠在进给运动中受到的切向力和摩擦力的干扰。通过神经网络控制器，可以实时调整控制信号，减少这些外界因素对系统性能的影响。 在仿真研究部分，作者利用MATLAB进行了神经网络的仿真，结果显示这种方法能有效抑制工作台快速进给时的超调现象，提升了位置控制的精度。这证明了神经网络控制策略的优越性，特别是在面对系统不确定性和干扰时具有良好的鲁棒性。 这篇研究工作强调了神经网络在工作台位置伺服控制中的应用，通过神经网络的自学习和适应能力，提高了系统的控制性能，降低了超调，增强了系统的稳定性。这一研究对于提升机械设备的制造精度和自动化水平具有重要的理论与实践意义。