Title of Paper:基于RBF神经网络的气动人工肌肉PID位置控制

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Affiliation of Author(s):机电学院

Journal:华南理工大学学报(自然科学版)

Key Words:气动人工肌肉;RBF神经网络;自适应PID;位置控制

Abstract: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。

Note:期:2020年05期

ISSN No.:1000-565X

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Date of Publication:2020-05-15