RBFネットワークを用いた適応制御による角度依存性外乱を有するモータの制御

使用 RBF 网络的自适应控制对具有角度相关扰动的电机进行控制

• 批准号: 08750544
• 负责人: 楊 子江
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Kyushu Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-08750544/
• 关键词: Adaptive Control; Servo motor; Radial Basis function; stability; Angle dependent disturbance

回転機の速度制御系では,回転速度が目標値に高精度かつ高速に追従することが要求される.制御系内部に積分器を含んだ系では,ステップ状に変化する目標値や外乱などに対し,定常偏差のない制御特性が得られる.しかし,現実には,回転機において,回転角度に依存した外乱による回転むらが発生し,高精度の制御結果が得られないことがしばしば起る.本研究では,著者らはRBFネットワークを用いた適応制御による角度依存性外乱の新しい除去法を提案した.我々は回転機の角度依存性外乱を[0,2π)[rad]における非線形連続関数とみなす.したがって,角度領域において,[0,2π][rad]の区間で,等間隔に配置され,かつ同じ幅のガウシャン基底関数から構成されるRBFネットワークを用いて,角度依存性外乱を任意の精度で近似できる.そこで,我々は角度依存性外乱を補償するため,このRBFネットワークを取り入れた適応制御系を提案した.普通のシグモイド関数によるニューラルネットワークを用いた適応制御では,パラメータの学習は非線形推定問題となるので,学習の収束が遅く,安定性の証明もきわめて困難である.本研究で提案した制御系は,一種の適応非線形外乱補償システムであるが,RBFネットワークの適用により,システムモデルがパラメータに関して線形である.したがって,パラメータは線形適応則で調整できるので,高速な応答・学習が可能であるのが特徴である.しかも,従来の線形適応制御系の安定性理論に基づいて,提案した適応制御系の安定性を証明することが可能である.提案した手法の有効性は数値シミュレーションによって検討した.さらに,回転軸にアンバランスフライホイールを付加したDCモータ制御系に対して,実機実験を行った.実験結果より,本手法は速度の目標値が頻繁に変動しても,優れた制御性能が得られることを確認した.

The speed control system of the return engine is different, the return speed is different from the target value, the high precision is different from the high speed is different from the target value. Control system internal integrator, including the system, the state of change, the target value, the external chaos, the steady state deviation and the control characteristics are obtained. Now, the return mechanism is in the middle, the return angle is dependent on the outside chaos, the return angle is generated, and the high precision control result is obtained. In this study, the author proposed a new method for eliminating angle-dependent external disturbances. The angular dependence of the return mechanism is [0,2π)[rad], and the number of non-linear connections is [0,2π]. The angular domain is divided into two parts: [0,2π][rad],[0,2π],[0,2π],[0,2 π],[0,2 π] and [0,2 π]. We have to compensate for the angle dependence of the external disturbance, and we have to adopt the appropriate control system. The problem of learning nonlinear estimation is difficult to solve, and the problem of proving stability is difficult to solve. This study proposes a new control system for nonlinear nonlinear compensation systems. For example, if you want to learn from a computer, you can learn from it. The stability theory of linear adaptive control system is based on the theory of linear adaptive control system, and it is possible to prove the stability of adaptive control system. The proposal has a number of characteristics, such as: In addition, the DC motor control system is designed to operate on the rotating shaft. As a result, the speed of this method has changed frequently, and the control performance has been confirmed.

项目成果

楊、平田、辻: "RBFネットワークを用いた適応制御による角度依存性外乱を有するサーボモータの速度制御" 電気学会論文誌D. 116-6. 669-677 (1996)

Yang、Hirata 和 Tsuji：“使用 RBF 网络通过自适应控制对具有角度相关扰动的伺服电机进行速度控制”IEEJ Transactions D. 116-677 (1996)。