基于神经网络的交流伺服系统快速混合算法控制

摘要

标准的ＢＰ算法的最大局限在于：它不能保证收敛于神经风络总误差函数的全局最小点，而且由于“贪婪”的固定步长的最陡下降算法，有时连局部极小点也达不到．本文采用一种混合算法：将修正的快速ＰＩＤ型ＢＰ算法与Ｓｏｌｉｓｗｅｔｓ随机最优化方法相结合，实现快速的、在有限迭代次数内达到全局最小的神经网络ＢＰ算法，并由此而构成控制顺应用于交流伺服驱动系统的控制．仿真结果证明该方法可以达到预期的目的，具有快速性、全局最小性，在控制效果上就是快速无超调、无静差．