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一种基于ELMAN神经网络的纸张横幅定量在线解耦方法
1
作者
汤伟
张旭
+2 位作者
沈云柱
刘文波
单文娟
《中国造纸学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期67-75,共9页
针对纸张横幅定量控制所存在的非方、高维强耦合特性,本研究提出了一种基于ELMAN神经网络的多变量解耦策略。具体思路如下:首先引入前置变换因子矩阵对系统进行降维化方,然后针对化方后的系统,将ELMAN神经网络和前馈解耦相结合设计解耦...
针对纸张横幅定量控制所存在的非方、高维强耦合特性,本研究提出了一种基于ELMAN神经网络的多变量解耦策略。具体思路如下:首先引入前置变换因子矩阵对系统进行降维化方,然后针对化方后的系统,将ELMAN神经网络和前馈解耦相结合设计解耦结构,并在此基础上引入参考模型,根据参考模型输出与系统输出之间的差值在线调整网络参数,对系统耦合进行实时补偿以实现系统的在线解耦。通过上述工作将非方高维控制问题转化为单回路群控制问题,大大降低了多输入多输出高维系统控制难度。仿真实验及现场实际应用证明了本研究所提方案的可行性和有效性,定量控制精度提升了42%,并将横幅定量偏差减小到1.88%。
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关键词
纸张横幅定量
非方高维矩阵
强耦合
ELMAN神经网络
在线解耦
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职称材料
基于EtherCAT总线的六维力传感器在线解耦技术
被引量：
1
2
作者
查浩
费少华
+2 位作者
傅云
吕震
朱伟东
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2042-2050,共9页
为了克服传统六维力传感器数据采集模块体积大、精度低、缺乏数据处理功能的弊端,设计了一种体积小、精度高、实时性高、采集速度快、采集处理一体化的基于EtherCAT总线的六维力传感器数据采集模块.为了减小六维力传感器的维间耦合,开...
为了克服传统六维力传感器数据采集模块体积大、精度低、缺乏数据处理功能的弊端,设计了一种体积小、精度高、实时性高、采集速度快、采集处理一体化的基于EtherCAT总线的六维力传感器数据采集模块.为了减小六维力传感器的维间耦合,开发了遗传算法优化的神经网络来对实验数据进行离线训练.利用多重随机操作来提高算法的泛化性能,并将训练好的参数移植到微控制器中进行在线解耦.通过单维和六维力传感器加载实验,表明模块可在1 ms之内完成数据的采集及处理;解耦后相对误差在0.85%以下,相对于最小二乘法解耦矩阵计算得到的精度提高了37.1%.
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关键词
ETHERCAT
六维力传感器
遗传算法
神经网络
在线解耦
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职称材料
题名
一种基于ELMAN神经网络的纸张横幅定量在线解耦方法
1
作者
汤伟
张旭
沈云柱
刘文波
单文娟
机构
陕西科技大学电气与控制工程学院
西安航空学院理学院
出处
《中国造纸学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期67-75,共9页
基金
陕西省技术创新引导专项(重点研发计划)“高速造纸机稀释水水力式流浆箱智能控制系统”(2023GXLH-071)。
文摘
针对纸张横幅定量控制所存在的非方、高维强耦合特性,本研究提出了一种基于ELMAN神经网络的多变量解耦策略。具体思路如下:首先引入前置变换因子矩阵对系统进行降维化方,然后针对化方后的系统,将ELMAN神经网络和前馈解耦相结合设计解耦结构,并在此基础上引入参考模型,根据参考模型输出与系统输出之间的差值在线调整网络参数,对系统耦合进行实时补偿以实现系统的在线解耦。通过上述工作将非方高维控制问题转化为单回路群控制问题,大大降低了多输入多输出高维系统控制难度。仿真实验及现场实际应用证明了本研究所提方案的可行性和有效性,定量控制精度提升了42%,并将横幅定量偏差减小到1.88%。
关键词
纸张横幅定量
非方高维矩阵
强耦合
ELMAN神经网络
在线解耦
Keywords
cross-directional basis weight of paper machine
non-square high-dimensional matrix
strong coupling
ELMAN neural network
online decoupling
分类号
TS736 [轻工技术与工程—制浆造纸工程]
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职称材料
题名
基于EtherCAT总线的六维力传感器在线解耦技术
被引量：
1
2
作者
查浩
费少华
傅云
吕震
朱伟东
机构
浙江大学工程师学院
浙江大学机械工程学院
浙江西子势必锐航空工业有限公司
浙大城市学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2042-2050,共9页
基金
浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划资助项目(2022C01134).
文摘
为了克服传统六维力传感器数据采集模块体积大、精度低、缺乏数据处理功能的弊端,设计了一种体积小、精度高、实时性高、采集速度快、采集处理一体化的基于EtherCAT总线的六维力传感器数据采集模块.为了减小六维力传感器的维间耦合,开发了遗传算法优化的神经网络来对实验数据进行离线训练.利用多重随机操作来提高算法的泛化性能,并将训练好的参数移植到微控制器中进行在线解耦.通过单维和六维力传感器加载实验,表明模块可在1 ms之内完成数据的采集及处理;解耦后相对误差在0.85%以下,相对于最小二乘法解耦矩阵计算得到的精度提高了37.1%.
关键词
ETHERCAT
六维力传感器
遗传算法
神经网络
在线解耦
Keywords
EtherCAT
six-dimensional force sensor
genetic algorithm
neural network
online decoupling
分类号
TP212.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于ELMAN神经网络的纸张横幅定量在线解耦方法
汤伟
张旭
沈云柱
刘文波
单文娟
《中国造纸学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
2
基于EtherCAT总线的六维力传感器在线解耦技术
查浩
费少华
傅云
吕震
朱伟东
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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