[发明专利]一种基于模糊神经网络PID控制的模拟转台控制系统

权利要求书

1.一种基于模糊神经网络PID控制的模拟转台控制系统，其特征在于：包括测控单元、执行单元及反馈单元，测控单元经执行单元连接模拟转台，所述测控单元包括DSP运动控制卡，DSP运动控制卡与执行单元相连，所述执行单元包括依次相连的模数转换器、驱动器、伺服电机和减速器，减速器与模拟转台相连，所述模拟转台经反馈单元与控制器相连，所述反馈单元包括速度反馈装置和位置反馈装置，速度反馈装置包括速度环及速度环控制器，速度环控制器采用PI控制器，所述位置反馈装置包括位置环及位置环控制器，位置环控制器采用模糊神经网络PID控制器，所述模糊神经网络PID控制器包括PID控制器和模糊神经网络，所述PID控制器的输入端与位置环的输出端相连，PID控制器的输出端与执行单元相连，模糊神经网络的输入端与PID控制器的输出端相连，模糊神经网络的输出端与PID控制器相连。

2.如权利要求1所述的一种基于模糊神经网络PID控制的模拟转台控制系统，其特征在于：所述速度环采用角度编码器，角度编码器设置于伺服电机的转轴上，角度编码器的输出端与速度环控制器相连，速度环控制器的输出端与执行单元的输入端相连；所述位置环采用光电编码器，光电编码器设置于模拟转台的轴上，光电编码器的输出端与位置环控制器相连，所述位置环控制器的输入端与DSP运动控制卡的输出端相连，位置环控制器的输出端与速度环控制器的输入端相连。

3. 如权利要求2所述的一种基于模糊神经网络PID控制的模拟转台控制系统，其特征在于：所述模糊神经网络包括输入层、模糊化层、模糊推理层和输出层，输入层与模糊化层、模糊化层与模糊推理层之间的连接权值均为1，所述输入层的输出为，其中表示第i个输入i=1，2，……，i；e表示误差，ec表示输入层的输入变量，t表示采样时刻；所述模糊化层中的每一个神经元用于模拟输入变量的一个隶属度函数，其隶属度函数表达式为：，其中exp表示以e为底的指数函数，表示第i个输入，和分别表示第i个输入变量的第j个模糊集合的高斯型隶属度函数的均值和标准差，i=1，2，……，i；j=1，2，……，j；所述模糊推理层的输出为，其中，i=1，2，……，i；j=1，2，……，j；所述输出层的输出为，其中表示输出节点与第3层各节点的连接权矩阵。

4.如权利要求3所述的一种基于模糊神经网络PID控制的模拟转台控制系统，其特征在于：所述模糊神经网络PID控制器的输出为：，其中，u（k）表示系统在k时刻的输出，k=1,2，……，k；表示比例系数，表示积分系数，表示微分系数，下标p、下标i及下标d均为区分作用，并非变量，，，分别为PID控制器的三项输入，表示k时刻系统的误差。

5.如权利要求4所述的一种基于模糊神经网络PID控制的模拟转台控制系统，其特征在于：所述伺服电机采用单边交流伺服电机，减速器采用行星齿轮减速器。