论文摘要：基于灰色神经网络的伺服系统控制研究

本文研究基于灰色神经网络的高性能伺服系统控制问题。首先，分析了灰色GM(1，1)模型和GM(0，N)模型的建立以及基于GM(1，1)模型的预测，然后研究了BP神经网络在伺服控制中的应用，最后提出了将灰色理论与BP神经网络结合构造灰色神经网络后用于转台伺服系统控制。GM(1，1)模型因其原理简单、计算量少而成为灰色预测中最常用的模型。分析GM(1，1)模型的建立过程，对基于GM(1，1)的预测公式进行改进，将改进的预测公式应用于灰色预测PID控制。仿真表明改进的预测公式预测效果更好，基于此改进公式的灰色预测PID控制效果优于普通的PID。简单分析了BP算法，设计了用于伺服系统控制的BP神经网络。将灰色理论与BP神经网络结合构造灰色神经网络的方法，对构造的灰色神经网络进行建模后构造灰色神经网络用于伺服系统进行预测控制。通过针对转台系统的仿真和实验研究表明，方法具有一定的可行性，对伺服系统控制效果良好。

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