基于分段拟合神经网络激活函数的交流伺服控制方法技术

技术编号:40876723 阅读:18 留言:0更新日期:2024-04-08 16:46
本发明专利技术提供一种基于分段拟合神经网络激活函数的交流伺服控制方法,应用于基于FPGA的交流伺服控制器,交流伺服控制器借助DSP Builder编程实现,方法包括:执行BP神经网络的迭代训练过程,包括:将当前时刻的误差、期望转速和实际转速输入至BP神经网络进行前向传播计算,输出PID控制参数;利用梯度下降原理进行误差反向传播来修正BP神经网络中隐含层和输出层神经元的连接权值;在每次迭代训练过程中,基于增量式PID算法和BP神经网络输出的PID控制参数,控制交流伺服电机的速度;其中,隐含层的激活函数为拟合ReLU激活函数,输出层的激活函数为分段拟合Sigmoid激活函数。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电机控制领域,更具体地,涉及一种基于分段拟合神经网络激活函数的交流伺服控制方法


技术介绍

1、电机是一个非线性系统,要从变化无穷的非线性关系中确定出合适的pid参数是一个巨大的挑战。传统电机控制器参数整定困难,当电机工作状态发生变化时控制器的控制效果变差。神经网络具有自学习、自适应、鲁棒性好等优势,具有很好地拟合非线性的能力。将神经网络和传统pid控制相结合,利用神经网络自动在线学习电机控制器中的速度pid参数,使得pid控制器达到最优性能。

2、相关技术中,将经典pid控制器和bp神经网络结合,利用激活函数的输入作为存储地址,并将对应的值写入ram或rom中,利用查找表可以输出存储的激活函数输入值。或者,相关技术中还有利用泰勒展开近似的方法实现神经网络激活函数。

3、但是,查找表激活函数精度高低受查找表大小的限制,实现高精度激活函数会占用较大的存储空间;而泰勒展开的拟合精度又会受到展开项最高阶次的影响,高的泰勒展开阶次会增加计算复杂度和时间成本,在大规模数据集的处理和神经网络的训练过程中,导致计算效率低下。

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【技术保护点】

1.一种基于分段拟合神经网络激活函数的交流伺服控制方法,其特征在于,应用于基于FPGA的交流伺服控制器,所述交流伺服控制器借助DSP Builder编程实现,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的基于分段拟合神经网络激活函数的交流伺服控制方法,其特征在于,所述拟合ReLU激活函数,满足:

3.根据权利要求1所述的基于分段拟合神经网络激活函数的交流伺服控制方法,其特征在于,所述分段拟合Sigmoid激活函数,满足:

4.根据权利要求3所述的基于分段拟合神经网络激活函数的交流伺服控制方法,其特征在于,所述分段拟合Sigmoid激活函数通过一次乘法操作和两...

【技术特征摘要】

1.一种基于分段拟合神经网络激活函数的交流伺服控制方法,其特征在于,应用于基于fpga的交流伺服控制器,所述交流伺服控制器借助dsp builder编程实现,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的基于分段拟合神经网络激活函数的交流伺服控制方法,其特征在于,所述拟合relu激活函数,满足:

3.根据权利要求1所述的基于分段拟合神经网络激活函数的交流伺服控制方法,其特征在于,所述分段拟合sigmoid激活函数,满足:

4.根据权利要求3所述的基于分段拟合神经网络激活函数的交流伺服控制方法,其特征在于,所述分段拟合sigmoid激活函数通过一次乘法操作和两次移位操作实现。

5.根据权利要求1所述的基于分段拟合神经网络激活函数的交流伺服控制方法,其特征在于,所述利用梯...

【专利技术属性】
技术研发人员:王晓宇王永超赵东林陈雨
申请(专利权)人:华中科技大学
类型:发明
国别省市:

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