液压位置驱动单元的神经网络辨识

韩桂华，赵玉秀，施玉春，刘家春

哈尔滨理工大学机械动力工程学院哈尔滨东安发动机制造公司哈尔滨东安汽车动力股份有限公司

摘 要：针对线性微分方程数学模型不能反映实际系统的问题,采用Elman网络对四足机器人液压位置驱动单元进行动态神经网络辨识研究。为了减小Elman网络输出与期望输出之间的误差,采用拟牛顿算法BFGS和自适应学习率算法GDX对网络的权值进行修正,并采用均方误差(MeanSquareError,MSE)与归一化均方误差(NormalizedMean Square Error, NMSE)修正误差函数。基于辨识模型设计BP神经网络来修正PID参数。实验结果表明,辨识模型数据与实验数据拟合精度高,且基于辨识模型的BP神经网络PID算法控制有效,进一步验证辨识模型的有效性。

关键词：液压驱动;Elman神经网络辨识;BP神经网络控制;位置单元;