2 控制算法的設計
2．1 控制模型
在運動控制伺服系統(tǒng)中，需要控制的系統(tǒng)參數(shù)主要有位置、速度、加速度、輸出扭矩／力矩等。傳統(tǒng)的位置伺服控制策略是以PID控制為代表，但需依靠精確的數(shù)學模型，系統(tǒng)模型參數(shù)的變化及非線性因素等都會對常規(guī)PID的精確調節(jié)產生影響，因而PID對非精確、非線性對象的控制往往難以取得很好的控制效果。
CMAC神經網(wǎng)絡具有處理非線性和自學習的特點，而且該控制網(wǎng)絡的學習速度快。目前在工業(yè)中關于CMAC控制器的結構大都采用常規(guī)PD和CMAC并行的控制結構，它在階躍輸入或跟蹤方波信號時，具有輸出誤差小，魯棒性強等特點，然而在跟蹤連續(xù)變化信號時，卻容易產生過學習現(xiàn)象，進而導致系統(tǒng)的不穩(wěn)定。為此，設計一種單神經元PID與CMAC復合控制的控制算法，用單神經元PID替代常規(guī)PID控制，由神經元來在線調整PID控制參數(shù)，利用神經網(wǎng)絡的自學習和自適應能力，來改善系統(tǒng)的跟隨性能。該算法的構成簡單，易于實現(xiàn)，能夠適應環(huán)境的變化，有較強的魯棒性。仿真結果證明該算法具有較小的跟隨誤差，良好的魯棒性和抗干擾能力，其結構圖如圖2所示。

2．2 并行控制算法的設計
由圖2綜合單神經元PID與CMAC控制算法，得到單神經元PID與CMAC并行控制完整的控制算法如下：

其中：η，ξ為網(wǎng)絡學習速率；α為慣性系數(shù)。
2．3 算法的實現(xiàn)、仿真和結果分析