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C32摩擦焊机的神经网络PID自适应控制研究
被引量：
4
1
作者
潘晓阳
黄崇莉
+1 位作者
郭强
薛旭东
《机床与液压》
北大核心
2022年第2期55-60,共6页
针对C32连续摩擦焊机闭环控制系统的时变性、非线性控制精度较低以及稳定性较差等问题,研究一种BP神经网络与增量式PID控制器相结合的控制算法来提高系统性能。参考C32连续摩擦焊机实际运行参数,通过AMESim软件建立物理模型;结合Simulin...
针对C32连续摩擦焊机闭环控制系统的时变性、非线性控制精度较低以及稳定性较差等问题,研究一种BP神经网络与增量式PID控制器相结合的控制算法来提高系统性能。参考C32连续摩擦焊机实际运行参数,通过AMESim软件建立物理模型;结合Simulink建立神经网络PID自适应控制器进行联合仿真,建立电液力闭环控制系统。结果表明:C32摩擦焊机非线性控制系统在神经网络PID自适应控制下的响应速度、上升时间、控制精度以及稳定性皆优于传统PID控制;BP-PID在非线性控制中快速响应的同时消除了原有控制器的超调量,极大地提高了系统稳定性。
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关键词
PID自适应
控制
BP神经网络
电液力闭环控制系统
AMESim-Simulink联合仿真
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职称材料
题名
C32摩擦焊机的神经网络PID自适应控制研究
被引量：
4
1
作者
潘晓阳
黄崇莉
郭强
薛旭东
机构
陕西理工大学机械工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2022年第2期55-60,共6页
基金
陕西省科技厅科技研发项目(2020GY-120)。
文摘
针对C32连续摩擦焊机闭环控制系统的时变性、非线性控制精度较低以及稳定性较差等问题,研究一种BP神经网络与增量式PID控制器相结合的控制算法来提高系统性能。参考C32连续摩擦焊机实际运行参数,通过AMESim软件建立物理模型;结合Simulink建立神经网络PID自适应控制器进行联合仿真,建立电液力闭环控制系统。结果表明:C32摩擦焊机非线性控制系统在神经网络PID自适应控制下的响应速度、上升时间、控制精度以及稳定性皆优于传统PID控制;BP-PID在非线性控制中快速响应的同时消除了原有控制器的超调量,极大地提高了系统稳定性。
关键词
PID自适应
控制
BP神经网络
电液力闭环控制系统
AMESim-Simulink联合仿真
Keywords
PID adaptive control
BP neural network
Electro-hydraulic closed-loop control system
AMESim-Simulink joint simulation
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
C32摩擦焊机的神经网络PID自适应控制研究
潘晓阳
黄崇莉
郭强
薛旭东
《机床与液压》
北大核心
2022
4
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