改进的RBF神经网络混合模型提升电机伺服系统摩擦精度

本文主要探讨了在电机伺服系统优化建模中的一个重要挑战——如何精确处理系统的非线性摩擦力特性。在电机驱动的高精度伺服系统中，摩擦力的强非线性和非光滑特性对传统神经网络的辨识能力构成了挑战。为解决这个问题，作者提出了一种创新的方法，即将摩擦力特性理解为由稳态部分和突变部分共同构成。 传统的径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络因其对连续函数的逼近能力被广泛应用，但在处理突变性质的摩擦力时表现不足。为此，论文引入了柔性sigmoid函数来描绘摩擦力中的突变部分。sigmoid函数因其S形曲线特性，能够有效地捕捉这种非线性且不规则的变化。通过将sigmoid函数与RBF神经网络相结合，形成了一种混合模型，旨在构建一个更准确的摩擦力辨识模型。 作者以电机伺服系统为研究对象，通过仿真实验验证了这种方法的有效性。与传统的RBF神经网络辨识方法相比，该混合模型在输入变化响应下的模型精度得到了显著提高，这证明了新模型在处理非线性摩擦力问题上的优势。该研究不仅有助于提升电机伺服系统的控制精度，也为其他领域，如工业自动化、机器人技术等，提供了改进摩擦建模的新思路。 在整个研究过程中，涉及的知识点包括： 1. 非线性系统建模：强调了摩擦力在电机伺服系统中的关键作用，以及其对系统性能的影响。 2. 神经网络理论：介绍了RBF神经网络的基本原理和应用，并指出其在处理非线性问题上的局限性。 3. 混合模型设计：提出了结合sigmoid函数和RBF神经网络的混合模型，用于增强摩擦力建模的准确性。 4. 仿真与验证：通过计算机仿真展示了混合模型在实际应用中的性能，证明了模型的有效性和实用性。 5. 电机伺服系统优化：探讨了如何利用该混合模型优化电机伺服系统的控制策略，以提高整体系统的稳定性与响应速度。 这篇研究论文在电机伺服系统摩擦力建模方面做出了重要的贡献，为提升系统的控制精度和鲁棒性提供了理论支持和技术路线。