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題 名 | A Recurrent Neural Network Control for Motor-Toggle Servomechanism=使用遞迴式神經網路控制器於馬達-軸節伺服機構 |
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作 者 | 林志鴻; 林法正; | 書刊名 | 聯合學報 |
卷 期 | 18 2001.05[民90.05] |
頁 次 | 頁59-70 |
分類號 | 448.22 |
關鍵詞 | 馬達-軸節伺服機構; 永磁同步馬達; 遞迴式類神經網路; 倒傳遞; Motor-toggle servomechanism; Permanent magnet synchronous motor; Recurrent neural network; Backpropagation; |
語 文 | 英文(English) |
中文摘要 | 本研究提出以遞迴式類神經網路控制系統來控制馬達 - 軸節伺服機構之位置。軸 節機構是由永磁同步伺服馬達所驅動。 軸節機構之桿棒及曲柄假定為剛性。 首先, Hamilton's 原理及 Lagrange 乘續因子法是應用來形成運動方程式,然後, 提出遞迴式類 神經網路控制器來控制馬達 - 軸節伺服機構之位置,此外, 提出誤差適應率的動態倒傳遞 演算法線上訓練以增強遞迴式類神經網路的學習能力。最後,以模擬為例子來展示所提控制 方法的有效性。 |
英文摘要 | A recurrent neural network (RNN) control system is proposed to control the slider position of a motor-toggle servomechanism in this study. The toggle mechanism is driven by a PM synchronous servo motor. The rod and crank of the toggle mechanism are assumed to be rigid. First, Hamilton's principle and Lagrange multiplier method are applied to formulate the equation of motion. Then, a recurrent neural network (RNN) controller is proposed to control the position of the motor-toggle servomechanism. Moreover, a dynamic backpropagation algorithm is developed to train the RNN using the delta adaptation law to increase the learning capability of the RNN. Finally, some simulated results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed control technique. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。