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題名 | 類神經網路控制應用於直流伺服馬達速度控制取樣頻率研究=The Research of Sampling Frequency for Artificial Neural Networks Applied to DC Servo Motor Speed Control System |
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作者 | 朱明輝; 陳之維; 陳一維; 周金源; | 書刊名 | 東南學報 |
卷期 | 35 2010.07[民99.07] |
頁次 | 頁207-215 |
分類號 | 448.22 |
關鍵詞 | 直流伺服馬達; 速度控制; 取樣頻率; 類神經網路; DC servo motor; Speed control; Sampling frequency; Neural networks; |
語文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 摘 要 本研究採用直接類神經網路控制設計直流伺服馬達之速度控制系統,使馬達保持 精確的運轉速度。一般之類神經網路控制器,須要建立參考模型,以參考模型輸出與 控制系統輸出之誤差進行誤差倒傳遞之線上訓練。本文則採自適應控制結構不須建立 參考模型,以輸入之轉速命令與控制系統輸出轉速之誤差及誤差微分之線性和近似倒 傳遞之誤差項,訓練類神經網路。可以免於建立數學模型及鑑別系統參數,且可以加 快神經鍵權重值之收斂速率。本文以數值模擬探討取樣時間對前述方法造成之影響並 以預先模擬訓練之神經鍵權重值作為類神經網路控制器初始值,則在低取樣頻率條件 下可得到優化結果。 |
英文摘要 | ABSTRACT This study utilizes the direct neural control (DNC) applied to a DC motor speed control system. The proposed neural controller of self-tuning strategy 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 simulation results reveal that the proposed speed regulator keeps motor in constant speed with high convergent speed, but the convergent speed is affected by the sampling frequency. In general, the high sampling frequency will make the speed control system have favor performance, but companywith high CPU cost. This study use previous training method to evaluate the appropriate initial values of neural connective weights, then the speed control performance will be improved with low sampling frequency condition. |
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