一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)控制算法

本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)控制算法。該算法通過學(xué)習(xí)電機(jī)的動態(tài)響應(yīng)特征，將電機(jī)控制問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)非線性函數(shù)逼近問題。在設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，我們采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）絡(luò)（RNN）的結(jié)合，以處理輸入數(shù)據(jù)的時(shí)空特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較高的控制精度和魯棒性，能夠適應(yīng)于各種電機(jī)控制應(yīng)用場景。Thispaperproposesamotorcontrolalgorithmbasedonneuralnetworks.Bylearningthedynamicresponsecharacteristicsofthemotor,thecontrolproblemofthemotorisconvertedintoanonlinearfunctionapproximationproblem.Inthedesignofneuralnetworkstructure,weusethecombinationofConvolutionalNeuralNetworks(CNN)andRecurrentNeuralNetworks(RNN)tohandlethespatiotemporalfeaturesofinputdata.Theexperimentalresultsshowthatthisalgorithmhashighcontrolaccuracyandrobustness,andcanadapttovariousmotorcontrolapplicationscenarios.Keywords:neuralnetworks,motorcontrol,convolutionalneuralnetworks,recurrentneuralnetworks在自動化領(lǐng)域中，廣泛應(yīng)用的電機(jī)控制涉及電機(jī)的啟停、轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)、負(fù)載調(diào)節(jié)等問題，對于智能工廠、機(jī)器人等領(lǐng)域都有很重要的應(yīng)用。傳PID控制器，但是由于電機(jī)系統(tǒng)的非線性和時(shí)變性，PID控制器的性能往往受到限制。近年來，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetworks）技術(shù)的發(fā)展，逐漸普及本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)控制算法，將電機(jī)控制問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)非線性函數(shù)逼近問題。我們采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的結(jié)合來處理輸入數(shù)據(jù)的時(shí)空特征，提高了算法的精度和魯棒性。1了模型的架構(gòu)。模型輸入是電機(jī)的狀態(tài)量，包括電壓、電流、角速度等，輸出是電機(jī)的控制量，包括電機(jī)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩等。1和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的結(jié)合。CNN常用于處理圖片等空間信息，而RNN常用于處理序列化數(shù)據(jù)。我們將狀態(tài)量作為序列化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，MATLAB軟件進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。電機(jī)模型采用了經(jīng)典的電機(jī)模型（DCmotormodel），該模型可以通過控制電機(jī)的電壓來實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)速調(diào)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如