基于神经网络反馈补偿控制的磁悬浮球位置控制_朱坚民

资 源 简 介

基于神经网络反馈补偿控制的磁悬浮球位置控制_朱坚民

详 情 说 明

针对磁悬浮球系统的非线性特性和传统PID控制的局限性，朱坚民教授团队提出了一种结合神经网络补偿的控制策略。该研究首先分析了磁悬浮球系统的动力学模型，指出其强非线性、参数时变等挑战。传统PID控制在面对外界干扰时容易出现稳态误差和振荡问题。

为解决这一问题，研究采用双闭环控制架构：内环为常规PID控制，负责基础稳定性；外环引入神经网络补偿器，通过在线学习系统扰动和模型不确定性，动态生成补偿信号。神经网络采用三层前馈结构，输入层包含位置误差、误差变化率等状态量，输出层直接叠加到PID控制量上。训练过程采用实时误差反传算法，配合动量因子加速收敛。

实验表明，相比纯PID控制，该方案在抗干扰性和跟踪精度上提升显著。尤其当故意引入负载突变时，神经网络能快速识别扰动模式，补偿响应时间缩短40%以上。研究还探讨了不同激励函数对补偿效果的影响，发现ReLU函数在避免梯度消失和计算效率之间取得了较好平衡。

该方法的创新点在于将神经网络的非线性映射能力与传统控制的稳定性相结合，为复杂工业场景中的精密控制提供了新思路。未来可进一步研究网络结构的自适应优化机制，以及与其他智能算法的融合方案。