基于RBF神经网络的气动人工肌肉PID位置控制

作     者：刘凯 陈伊宁 吴阳 王扬威 LIU Kai;CHEN Yining;WU Yang;WANG Yangwei

作者机构：南京航空航天大学机电学院江苏南京210016 东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51405229) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20151470,BK20171416) 

出 版 物：《华南理工大学学报（自然科学版）》 (Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2020年第48卷第5期

页      码：142-148页

摘      要：搭建了气动人工肌肉静态测试平台,在0.1~0.8 MPa气压下进行多次测量试验,对气动人工肌肉进行特性分析,根据理论模型和测试数据建立了数学模型,模型求解精度较好。考虑外负载、气源气压和系统摩擦等因素对数学模型的影响,结合RBF网络的快速学习能力设计了一种基于RBF网络的PID控制策略。在外负载50~200 N的条件下,搭建了气动人工肌肉动态测试平台并进行了多组位置控制试验。结果表明,传统PID控制只能在一定的外负载范围内实现较好的位置控制,基于RBF网络的PID控制能自适应调整PID参数,且响应速度快,调节时间短,超调量小,能更好地补偿其数学模型误差并实现精确的位置控制。

主 题 词：气动人工肌肉 RBF神经网络 自适应PID 位置控制 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 09[农学] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 0901[农学-植物生产类] 0836[0836] 090102[090102] 

核心收录：

D　O　I：10.12141/j.issn.1000-565X.190253

馆 藏 号：203935865...