气动人工肌肉手臂的神经网络Smith预估控制

摘要：

针对含时滞d的1关节气动人工肌肉(PAM)手臂,用三层递归神经网络(RNN),建立PAM手臂包含时滞的模型(即非线性Smith预估器),并超前d步预测PAM手臂的输出角度.将此超前d步的预测值作为反馈量,与设定值相比较得到的误差作为PID控制器输入量,实现Smith预估PID控制.同时每一步都用RNN模型当前时刻的输出值与PAM手臂当前时刻实际输出值之差的平方做为RNN权值的在线调整准则对RNN预测模型的权值进行在线调整,以自适应PAM手臂的不确定性和时变性.使用Matlab通过串口和研华亚当模块对实物PAM手臂进行控制,控制效果表明所提出的Smith预估PID控制算法比常规PID控制算法的性能有显著提高,证明所提出的算法是有效的和切实可行的.

关键词：气动人工肌肉、递归神经网络、非线性Smith预估器、PID控制

所属期刊栏目：19

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：中国博士后科学基金20100471493;山东省自然科学基金ZR2010FM024;青岛市科技发展计划项目

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：254-257