[發明專利]基于基底函數網絡的超聲波電機模糊神經網絡控制方法

在審

• 申請號: 201510682719.2
• 申請日: 2015-10-20
• 公開（公告）號: CN105223806A
• 公開（公告）日: 2016-01-06
• 發明（設計）人: 傅平;程敏
• 申請（專利權）人: 閩江學院
• 主分類號: G05B13/02
• 分類號: G05B13/02
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

1.一種基于基底函數網絡的超聲波電機模糊神經網絡控制方法，包括一基座以及設置于該基座上的超聲波電機，其特征在于，所述超聲波電機一側輸出軸與一光電編碼器相連接，所述超聲波電機另一側輸出軸與一飛輪慣性負載一端相連接；所述飛輪慣性負載的輸出軸經一彈性聯軸器與一力矩傳感器相連接；所述光電編碼器的信號輸出端以及所述力矩傳感器的信號輸出端均連接至一控制系統；所述超聲波電機、所述光電編碼器以及所述力矩傳感器分別對應經超聲波電機固定支架、光電編碼器固定支架以及力矩傳感器固定支架固定于所述基座上；所述控制系統中的控制芯片電路通過采用基于遞歸式放射性基底函數網絡的模糊神經網絡控制器，并將模糊神經網絡作為調整函數，完成對所述超聲波電機轉子位置以及速度的控制。

2.根據權利要求1所述的基于基底函數網絡的超聲波電機模糊神經網絡控制方法，其特征在于，所述基于遞歸式放射性基底函數網絡的模糊神經網絡根據在線的輸入信號，通過在線學習算法動態生成歸屬函數層神經元、規則神經元層、遞歸層神經元神經元、放射性基底函數網絡隱藏層神經元以及輸出層神經元；所述在線學習算法包括架構學習以及參數學習。

3.根據權利要求2所述的基于基底函數網絡的超聲波電機模糊神經網絡控制方法，其特征在于，所述放射性基底函數網絡包括輸入層、隱藏層以及輸出層；若隱藏層采用高斯函數作為接納范疇函數，將放射性基底函數網絡的輸出記為X＝[x₁,x₂,…x_n]^T,其中n為放射性基底函數網絡外部輸出的個數，則放射性基底函數網絡采用權重加總法計算其放射性基底函數網絡的輸出：

H^j=Σk=1mwkjΓk(x)=w1jΓ1+w2jΓ2+...wmjΓm,j=1,2......m]]>

Γk(x)=exp[-(x-Λk)TΣK(x-Λk)],k=1,2......m,]]>

其中，為放射性基底函數網絡基底的第j個輸出也是外部網絡的第j個規則；w_kj為放射性基底函數網絡中的隱藏層和輸出層間的連結權重值，Γ_k為放射性基底函數網絡中的第k個隱藏層的輸出，平均值向量以及標準偏差值向量分別為Λ_k＝[a_1k,a_2k,…a_ik]^T與a_ik和s_ik分別為放射性基底函數網絡之第i個輸入之隱藏層內第k個神經元的平均值與標準偏差值，m為放射性基底函數網絡基底的個數和放射性基底函數網絡中的隱藏層內的接納范疇單位的個數，其個數相等于所述基于遞歸式放射性基底函數網絡的模糊神經網絡模糊邏輯的個數。