基于改进神经网络的不确定性X-Y定位平台自适应控制  

The Adaptive Control of X-Y Position Table with Uncertainty Based on Improved Neural Networks

作　　者：王洪瑞[1] 李二超[1] 魏立新[1] 

机构地区：[1]燕山大学电气工程学院,秦皇岛066004

出　　处：《机床与液压》2006年第6期187-189,共3页Machine Tool & Hydraulics

基　　金：河北省自然科学基金资助项目(F2004000260)

摘　　要：描述了X-Y平台实验系统的组成及其模型的建立过程。针对X-Y定位平台中存在的载荷以及摩擦参数的不确定性问题,提出了一种基于改进神经网络来补偿X-Y定位平台不确定性的方法。采用自适应遗传算法调整神经网络的权值系数,增强了神经网络的学习能力,使该定位平台的控制精度、鲁棒性和动态特性得到了改善。计算机仿真结果表明这种控制设计方案具有很好的动态特性。The X - Y table experiment system and its modeling were described. An improved neural networks was proposed to deal with the uncertainty of load and friction parameters existed in the X - Y positioning table. An adaptive genetic algorithm was proposed to update the parameters of the neural network so as to enhance the control precision and improve the robustness of the system. Simulation results show that this control scheme is of very good performances.

关 键 词：X-Y定位平台 遗传算法 神经网络 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]