伺服电机的神经网络参数自整定

资 源 简 介

伺服电机的神经网络参数自整定

详 情 说 明

伺服电机的神经网络参数自整定技术是一种结合传统PID控制和人工智能的先进控制方法。通过引入神经网络，系统能够动态调整PID参数（比例、积分、微分系数），从而提升控制精度和响应速度。

核心思路是利用BP（误差反向传播）算法来优化PID参数。首先，神经网络接收系统误差作为输入，并输出调整后的PID参数。这些参数作用于伺服电机后，系统会计算新的误差，并将其反向传播至神经网络，用于权重更新。这种闭环调整过程使PID参数能自适应负载变化和外部干扰，相比固定参数的PID控制具有更强的鲁棒性。

该方法的关键优势在于： 无需精确的数学模型，通过数据驱动实现参数优化； 在线调整能力可应对非线性或时变系统； BP算法的梯度下降特性确保参数收敛到较优解。

实际应用中需注意神经网络结构设计（如隐藏层节点数）、学习率选择，以及避免过拟合问题。这种融合智能算法的控制策略在工业自动化、机器人等高精度运动控制领域具有显著价值。