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題 名 | 直接類神經網路應用於負載變動直流伺服馬達速度調節適應控制及收斂性分析=The Direct Artificial Neural Controller Applied to DC Servo Motor Speed Regulation with Convergent Analysis |
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作 者 | 朱明輝; 曾國隆; 池德明; | 書刊名 | 東南學報 |
卷 期 | 34 2009.07[民98.07] |
頁 次 | 頁83-96 |
分類號 | 448.942 |
關鍵詞 | 直流伺服馬達; 速度調節; 類神經網路; 適應控制; DC servo motor; Speed regulator; Neural networks; Adaptive control; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 摘 要 本文採用特定學習架構之直接類神經網路適應控制,設計直流伺服馬達之速度控 制器,以調節馬達保持精確的輸出運轉速度。通常此種直接類神經網路適應控制器, 須要建立控制器及受控系統之參考模型,以參考模型輸出及受控系統輸出之誤差進行 誤差倒傳遞之線上訓練。本文應用輸入命令與受控系統輸出誤差及誤差微分之線性組 合近似線上訓練所須之倒傳遞誤差項(BPE),可以免於建立參考模型、受控系統數學模 型及模擬器(emulator),不須估測受控系統靈敏度,且加快神經鍵加權值之收斂速率。 本文對前述方法進行收斂性分析,並以數值模擬及實驗,證明前述方法對直流伺服馬 達速度調節具有良好效果。 |
英文摘要 | ABSTRACT This paper utilizes the direct neural control (DNC) based on back propagation neural networks (BPN) with specialized learning architecture applied to regulate the speed of an DC servo motor. The proposed neural controller is treated as a speed regulator to keep the motor in constant speed without the specified reference model. A tangent hyperbolic function is used as the activation function, and the back propagation error is approximated by a linear combination of error and error’s differential. The convergence analysis of the previous method is also proposed and the simulation and experiment results show that the proposed speed regulator is available to keep motor in constant speed with high convergent speed, and enhance the adaptability of the accurate speed control system. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。