技术特征：
技术总结
本发明公开一种基于蚁群‑粒子群混合算法优化模糊神经网络的超声电机速度控制模型。将蚁群算法和粒子群算法组成主从递阶结构优化模糊神经网络，应用蚁群算法的全局搜索和粒子群算法的局部搜索功能，优化模糊神经网络控制器的结构参数，并且将该控制器引入超声电机的转速控制系统，实现超声电机速度控制的自适应和智能化。仿真分析与实验结果表明，采用本发明的基于蚁群‑粒子群混合算法优化的模糊神经网络的速度控制策略，能实现系统对超声电机速度的自适应跟踪，速度脉动小，调节精度高，动态性能好，抗干扰能力和鲁棒性强。
技术研发人员：乔维德
受保护的技术使用者：无锡开放大学
技术研发日：2017.11.20
技术公布日：2018.04.17