神经元网络在伺服驱动控制方面的应用

神经元网络在伺服驱动控制方面的应用

王志强

青岛高测科技股份有限公司 山东青岛 266041

摘要：本文将深入探讨神经网络在伺服驱动控制中的应用，将详细研究伺服驱动控制的原理。随后，深入探讨神经网络在伺服驱动控制中的广泛应用，从建立和分析控制系统到设计和执行有效的控制策略。本文详细讨论了神经网络在伺服驱动控制方面的优势和不足。

关键词：神经元网络；伺服驱动控制；应用；

引言：伺服驱动控制具有极其重要的作用。它具有极高的精确度、极快的反应时间和极强的稳定性，并且具有极佳的可靠性。随着科技的飞速进步，对伺服驱动控制的要求也日益提高，传统的控制方式已经无法满足复杂系统的精确控制和可靠性要求。因此，本文将深入探讨伺服驱动控制的应用，并分析其当前的优点和不足之处。

一、伺服驱动控制介绍

在工业自动化领域，伺服驱动控制起着极其重要的作用，它能够提供准确、快速、稳定的运动控制，以满足各种复杂的应用需求。然而，随着科技的飞速进步，对伺服驱动控制的要求也日益提高。传统的控制方式已经无法满足复杂系统的精确控制和可靠性要求。因此，探索更有效的控制策略已经成为当今学术界的重点研究课题。

二、PID神经元网络介绍

2.1 PID神经元网络

PID神经元网络是一种极具革命性的半自主学习技术，它将传统的PID控制机制与现代的人工智能技术完美融合【1】。通过利用融合技术，不仅能够显著提高PID控制的 环境适应性，还能大大加快神经网络的收敛速度，从而有效避免出现局部最优解的情况。PID神经元网络能够实现比例、积分和微分等函数的功能，并且充分利用神经网络的优势，有效改善了传统神经网络的性能：

PID神经元网络具有许多与传统神经网络不同的特性。它能够高效地模拟任何非线性函数，并且能够逼近任何连续有界的非线性函数；

通过PID规则，可以精确地调节初始权重值，使系统在初始状态下保持稳定。这样既可以保证整体的稳定性，又可以显著加快收敛过程，避免出现局部最优解的情况；

PID神经元控制系统具有比例、积分和微分的特性，使其具有以下优势：能够快速响应并减小超调，同时不存在静差；

PID神经元网络具有结构简洁、神经元数量有限的特点，使其能够轻松地被嵌入到硬件设备中，从而显著提高其实际应用性能。

2.2 PID神经元网络初始权值确定

PID神经元网络可分为单输出型和多输出型两种类型。单输出型仅包含一个输入神经元，可实现对特定目标的精确控制；而多输出型可以实现复杂的控制过程。实现PID控制的控制系统结构见图1。

图 1实现PID控制的控制系统结构

如图1所示，根据给定值和实际输出值构成的控制偏差，可以通过比例、积分和微分的线性组合来生成控制量，并对被控对象进行有效的控制。这种控制策略能够利用偏差的大小、变化率和积累量等信息，以适应实际系统的动态特性，实现精确的控制目标。通过合理调节比例、积分和微分参数，可以达到稳定和快速响应的控制效果，提高系统的稳定性和性能。

通过结合传统PID控制的实时性和丰富的应用经验，以及神经网络的强大控制能力，可以实现更加精确、可靠的控制，更好地满足复杂系统的需求，并实现更高效的控制。神经网络自适应控制流程、误差反向传播算法见图2、图3。

图 2神经网络自适应控制流程

图 3误差反向传播算法

三.在伺服驱动控制中的应用

神经网络在伺服驱动控制领域发挥着至关重要的作用。它能够构建有效的控制算法和优化模型，同时还能够进行故障诊断。本文将对这些应用领域进行深入探讨：

3.1. 控制算法：

通过利用神经网络可以显著提高控制算法的自适应能力，并具备出色的非线性特征。采用先进的技术和方法创建出更具精确度和灵活性的控制算法，以满足不同类型的需求。基于神经网络的PID控制器能够显著提升系统的可靠性和稳定性。PID控制系统是一种用于管理误差的技术，它能够通过调整系统参数来控制控制器的输出，从而降低系统的误差，使控制变得更加准确。此外，神经网络还可以利用其自主学习技术来优化控制算法的表现，从而显著提高其效率【2】。

3.2. 模型建立和优化：

使用神经网络可以更好地构建模型并进行优化，这些模型能够更准确地捕捉系统的动态特征。采用神经网络技术构建的模型能够更精细地捕捉系统的运动规律，有助于深入了解其行为机制。

通过神经网络模型的构建，能够有效地结合系统的输入与输出信息，从而更好地理解其行为。调整神经网络中的参数和阈值，可以更好地捕捉系统的变化趋势，并基于此构建出更加准确的模型。采用先进的神经网络技术，不仅可以显著提高模型的准确率，而且还能更加迅速地响应变化，极大改善系统的整体表现【3】。

3.3. 故障诊断：

通过神经网络的学习和优化技术，PID控制器可以根据不同的系统要求快速调整参数，使控制更为准确。利用神经网络的高精度模拟，能够迅速检测到系统中的异常情况，从而大大增强系统的稳定性和安全性。

采用神经网络技术，可以模拟系统的日常运作，并快速发现任何异常状态，从而有效解决问题。当系统发生故障时，神经网络能够快速检测到各传感器的信号，准确判断故障的类型和位置。通过神经网络的数据分析技术，可以迅速识别系统中的问题，并采取有效的措施来解决。采用这种方法不仅可以提高系统的可靠性和安全性，还可以降低维护成本，减少停机时间。神经元网络在伺服驱动控制领域具有广阔的应用前景和可能性。通过利用神经元网络的强大功能，可以快速响应复杂环境，显著提高控制系统的精度、效率和稳健性，实现最佳的控制效果，进一步提升系统的稳定性和安全性。

四、优势与局限性

4.1优势：

4.1.1自适应性：

通过使用神经元网络，可以更好地处理复杂的控制问题，显著提升系统的效率。

在面对复杂的控制系统时，神经元网络可以通过自我学习和自我调整，不断深入理解系统的动态行为，从而有效地优化系统性能。由于其自适应特性，神经元网络能够更好地应对复杂的非线性、动态变化以及不确定性的环境。

通过研究两种非线性特征，可以更深入地理解系统的复杂动态行为，从而显著提升系统的稳定性和可靠性。通过利用神经元网络，能够更精确地捕捉系统的非线性行为，这是因为神经元网络具有强大的非线性映射能力。采用这种方法可以显著提升控制系统的稳定性和鲁棒性，特别是在应对参数变化和外部环境影响时。

通过不断的在线学习和优化控制算法展现出卓越的学习能力，从而显著提升其效率。神经元网络具备出色的学习能力，它们可以利用在线学习技术和优化算法，持续提升其运行效率。通过使用神经元网络可以逐渐适应复杂的控制任务，并显著提高控制效率。

四大通用特性能够满足各种伺服驱动控制系统的需求。通过使用神经元网络能够对多种不同的伺服驱动控制系统进行建模和控制，包括电机、液压、气缸等。这些技术的应用范围非常广泛，并且具有很高的效率。通过这种方法，工程师能够拥有更多的自由度和可拓展性。

4.2局限性：

由于神经元网络的训练周期较长，因此在实时控制领域的反应速度往往受到限制。随着计算能力的提升，神经元网络的训练过程变得越来越容易，训练时间也相应缩短。然而，由于实时控制系统的响应速度可能不够快，因此需要采用更优秀的算法来提高实时性能。

为了确保神经元网络的高效运作，必须由具有丰富经验的专家精确地调节两个参数，以避免对模型表现产生影响。通过专业的技术人员的精心操作，可以有效调整神经元网络的参数。然而，如果参数设置不当，将严重影响模型的表现。因此，为了成为一名出色的神经网络工程师，必须不断学习并熟练掌握参数调节技术。

结语：

本文深入探讨了神经网络在伺服驱动控制中的应用，并对其优势和不足进行了详细分析。研究结果显示，神经网络技术可以广泛应用于伺服驱动控制，并具有巨大的发展潜力。随着神经网络技术的不断进步和优化，它将成为伺服驱动控制领域的重要组成部分，为工业自动化技术的发展提供强有力的支持，并带来更多的可能性。

参考文献：

[1]王安，杨青青，闫文宇.模糊自整定PID控制器的设计与仿真[J].计算机仿真，2012(12):224-228.

[2]方昱斌，邱泽阳.模糊自整定PID在列车空调控制中的应用[J].自动化与仪器仪表，2016(1):64-66.

[3]李岩，苏学军.基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法仿真研究[J].自动化与仪器仪表，2014(9):1-3.