基于改进BP算法神经网络的超声波电动机速度控制

摘要：

针对超声波电动机没有精确数学模型,输出具有很强的时变性和非线性的特点,提出了一种改进BP神经网络控制器,神经网络由输入层、隶属函数层、规则层和输出层四层节点构成,在传统BP神经网络基础上,加入了模糊偏差单元和关联节点,使规则层不仅接收来自隶属函数层输出的信号,还接收自身的延时输出信号,能够存储过去的输入输出信息,提高控制系统学习记忆的稳定性.将改进BP神经网络控制器应用于行波超声波电动机速度控制,仿真实验验证了该方法的有效性,与传统BP神经网络相比较,控制精度、响应速度都有改善.

关键词：超声波电动机、神经网络、速度控制

所属期刊栏目：35

分类号：TM35;TP273.+5(电机)

在线出版日期：2007-04-25（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：35-38