基于天牛须BP神经网络的船舶电动舵机自抗扰控制

1

作者 孙宏林 李宁博 张均东 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期81-86,共6页

将自抗扰控制器(ADRC)引入到智能船舵机控制优化问题中,同时将神经网络嵌入到自抗扰控制,针对电动舵机快响应、非线性的特点提出一种神经网络自抗扰控制。将天牛须搜索(BAS)寻优能力强的特性与BP神经网络中的权值与阈值寻优过程相结合,... 将自抗扰控制器(ADRC)引入到智能船舵机控制优化问题中,同时将神经网络嵌入到自抗扰控制,针对电动舵机快响应、非线性的特点提出一种神经网络自抗扰控制。将天牛须搜索(BAS)寻优能力强的特性与BP神经网络中的权值与阈值寻优过程相结合,建天牛须BP神经网络自抗扰控制器,弥补了BP神经网络训练时间较长、收敛速度较慢的问题。以船舶电动舵机系统作为被控对象在该控制器下的舵机系统的控制性能得到了提升,控制精度高无超调同时具有良好的鲁棒性,同时建立的BAS-BP神经网络自抗扰控制器对于实际应用具有指导意义。 展开更多

关键词 天牛须搜索算法 bp神经网络 电动舵机 天牛须bp神经网络自抗扰控制

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基于BP神经网络PID算法的多效蒸发液位控制 被引量：8

2

作者 张雷 李菊 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2018年第3期98-101,107,共5页

针对液位的非线性、大惯性及时滞性的特点,将BP神经网络与增量式PID算法相结合,基于物料衡算和热量衡算,建立三效逆流蒸发液位的数学模型,以LabVIEW软件为开发平台,实现多效逆流蒸发过程的液位控制,通过液位仿真,证明基于LabVIEW实现BP... 针对液位的非线性、大惯性及时滞性的特点,将BP神经网络与增量式PID算法相结合,基于物料衡算和热量衡算,建立三效逆流蒸发液位的数学模型,以LabVIEW软件为开发平台,实现多效逆流蒸发过程的液位控制,通过液位仿真,证明基于LabVIEW实现BP神经网络PID控制系统在多效逆流蒸发液位控制中具有良好的自适应性和鲁棒性。 展开更多

关键词 LABVIEW bp神经网络PID控制 多效逆流 液位控制

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基于BP神经网络的车辆转向稳定性控制策略及仿真 被引量：3

3

作者 于海波 李幼德 +1 位作者 门玉琢 李跃伟 《机械设计与制造》 北大核心 2008年第2期157-159,共3页

为研究某半主动悬架车辆的转向稳定性,提出了悬架阻尼BP神经网络PID控制技术。以理想的横摆角速度和实际的横摆角速度误差作为控制目标,对车辆实行转向横摆稳定性闭环控制。通过控制车辆的横摆角速度来分析悬架阻尼变化对车轮垂直载荷... 为研究某半主动悬架车辆的转向稳定性,提出了悬架阻尼BP神经网络PID控制技术。以理想的横摆角速度和实际的横摆角速度误差作为控制目标,对车辆实行转向横摆稳定性闭环控制。通过控制车辆的横摆角速度来分析悬架阻尼变化对车轮垂直载荷及侧倾的影响,针对单移线转向和阶跃转向两种典型工况,应用MATLAB软件进行了仿真。结果表明,在高附着路面上,可以通过控制悬架阻尼来控制车辆的横摆和侧偏运动,当前悬架阻尼增加后悬架阻尼减小时,车辆前、后轴左右车轮的载荷转移明显减小,从而能有效抑制车辆的过多转向特性,为改善操纵稳定性提供一种新控制方法。 展开更多

关键词 bp神经网络PID控制 转向稳定性 悬架阻尼 横摆角速度 过多转向

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BP神经网络预测模糊控制液压马达性能研究 被引量：8

4

作者 王晓晶 刘美珍 +1 位作者 陈帅 刘昊 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第8期1394-1400,共7页

针对连续回转马达高度非线性和摩擦、泄漏等不确定性,严重影响系统的跟踪性能,提出了一种基于BP神经网络预测的模糊控制策略。该控制策略采用了BP神经网络进行伺服系统的输出预测,并计算了预测输出与给定输入间的未来误差和误差变化率,... 针对连续回转马达高度非线性和摩擦、泄漏等不确定性,严重影响系统的跟踪性能,提出了一种基于BP神经网络预测的模糊控制策略。该控制策略采用了BP神经网络进行伺服系统的输出预测,并计算了预测输出与给定输入间的未来误差和误差变化率,根据专家经验编制电液伺服系统模糊控制规则,设计模糊控制器,从而调整电液伺服系统的控制量,实现对连续回转电液伺服马达位置状态的实时跟踪。通过Simulink仿真表明,基于BP神经网络预测的模糊控制和传统PID控制相比,有效的提高了电液位置伺服系统的位置跟踪精度和抗干扰能力,缩短了响应时间,拓宽了系统响应频带。 展开更多

关键词 连续回转电液伺服马达 bp神经网络控制 模糊控制

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基于BP神经网络的静液压变速器控制研究 被引量：9

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作者 陈阳 姚丽萍 +2 位作者 谢守勇 李明生 张军辉 《重庆大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期104-114,共11页

静液压变速器(HST)的操控性是农用车辆性能提升的关键,采用一种基于BP(back propagation)神经网络的新型控制策略,对HST马达输出转速的动态特性进行研究。基于变量泵定量马达静液压传动系统的数学模型,首先对比研究了传统PID控制、模糊... 静液压变速器(HST)的操控性是农用车辆性能提升的关键,采用一种基于BP(back propagation)神经网络的新型控制策略,对HST马达输出转速的动态特性进行研究。基于变量泵定量马达静液压传动系统的数学模型,首先对比研究了传统PID控制、模糊控制以及BP神经网络控制3种方法的控制效果,结果表明:与传统PID控制和模糊控制相比,BP神经网络控制能有效抑制系统超调量并降低马达转速波动,减小系统达到稳态的调节时间,具有良好的鲁棒性。基于此,提出采用BP神经网络控制方法对具有更大马达转速变化范围的变量泵变量马达传动系统进行调查,研究结果表明,在对变量泵、变量马达分段控制中,该方法能实现较稳定的切换效果;在不同的负载等效转动惯量下,马达转速均能达到稳定状态,且由负载引起的转速波动也得到降低。研究结果表明,BP神经网络控制方法对变量泵变量马达传动系统具有潜在的控制优势。 展开更多

关键词 静液压变速器(HST) bp神经网络控制 PID控制 变量泵-变量马达 动态特性

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BP神经网络PID自适应控制悬架平顺性研究 被引量：9

6

作者 刘省标 李美 +1 位作者 张少波 王德志 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第12期11-14,共4页

建立了1/4半主动悬架二自由度动力学模型并进行动力学分析。引用增量式PID控制器,采用三层前馈网络结构,设计BP神经网络PID自适应控制器。以白噪声模拟B级路面扰动激励,结合半主动悬架动力学模型与控制器在Matlab/Simulink中搭建悬架仿... 建立了1/4半主动悬架二自由度动力学模型并进行动力学分析。引用增量式PID控制器,采用三层前馈网络结构,设计BP神经网络PID自适应控制器。以白噪声模拟B级路面扰动激励,结合半主动悬架动力学模型与控制器在Matlab/Simulink中搭建悬架仿真模型,对悬架系统平顺性进行振动控制的仿真研究。结果表明:相比于PID半主动悬架,BP神经网络PID自适应控制半主动悬架具有更强的鲁棒性和自适应能力,能更有效的抑制路面扰动,车辆平顺性显著提高。 展开更多

关键词 半主动悬架 PID控制策略 bp神经网络控制策略 MATLAB/SIMULINK

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基于BP神经网络PID控制的PMLSM调速系统设计

7

作者 余琼霞 王福忠 《工矿自动化》 2011年第5期34-37,共4页

针对永磁直线同步电动机提升系统的非线性、时变性、易受扰动等特性,在所建立的永磁直线同步电动机d-q轴动态数学模型的基础上,设计了一种改进型BP神经网络PID控制的PMLSM调速系统。该系统将BP神经网络算法中固定的学习速率改为自适应可... 针对永磁直线同步电动机提升系统的非线性、时变性、易受扰动等特性,在所建立的永磁直线同步电动机d-q轴动态数学模型的基础上,设计了一种改进型BP神经网络PID控制的PMLSM调速系统。该系统将BP神经网络算法中固定的学习速率改为自适应可调,同时添加动量项以减小学习过程中的振荡趋势,极大地改善了算法的收敛速度,避免了网络落入局部最小值的结果。仿真结果表明,使用改进的BP神经网络PID控制器可使PMLSM调速系统的调节时间和超调量大幅减小,响应速度加快,使提升系统具备较好的动态性能和较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 永磁直线同步电动机 动态数学模型 bp神经网络PID控制 调速系统 速度控制器

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BP神经网络优化参数的螺杆点胶阀无模型自适应控制技术 被引量：2

8

作者 朱燕飞 楚友洋 李传江 《液压与气动》 北大核心 2023年第9期175-181,共7页

螺杆点胶阀因点胶效率高、精度高、胶点均匀性高等优点,广泛应用于微电子封装等领域,而电机转速的控制性能是决定螺杆点胶阀点胶质量的重要因素。针对点胶阀在外部干扰和负载扰动情况下,PID速度控制效果不理想,参数难以整定的问题,采用B... 螺杆点胶阀因点胶效率高、精度高、胶点均匀性高等优点,广泛应用于微电子封装等领域,而电机转速的控制性能是决定螺杆点胶阀点胶质量的重要因素。针对点胶阀在外部干扰和负载扰动情况下,PID速度控制效果不理想,参数难以整定的问题,采用BP神经网络-无模型自适应控制(BP-MFAC)算法,通过BP神经网络在线整定无模型自适应控制器参数来实现对电机速度的自适应控制,无需人工整定参数。仿真和实验对比结果表明,该算法相较于PID控制算法,在电机速度控制上具有更小的超调量和稳态误差,更短的调节时间;在外部干扰和负载扰动的情况下,具有更好的抗扰动能力。 展开更多

关键词 螺杆点胶阀 PID参数整定 bp神经网络-无模型自适应控制 外部干扰 负载扰动

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BP神经控制网络的气垫船运动模型的辨识与仿真

9

作者 尤冬梅 孙英培 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第22期4-6,共3页

气垫船在航行过程中借助气垫压力支撑船体航行,气垫压力对水面会产生反作用力,促使气垫船运动受到扰动力影响。为准确预测出气垫船的运动航向,必须考虑气垫船在水中运动时所承受的复杂受力关系,建立起运动辨识模型,对气垫船运动操纵控... 气垫船在航行过程中借助气垫压力支撑船体航行,气垫压力对水面会产生反作用力,促使气垫船运动受到扰动力影响。为准确预测出气垫船的运动航向,必须考虑气垫船在水中运动时所承受的复杂受力关系,建立起运动辨识模型,对气垫船运动操纵控制提供预测数据,保证气垫船航行安全。本文分析气垫船运动数学模型的建立,针对数学模型的不足,提出基于BP神经控制网络构建气垫船运动辨识模型,通过仿真实验证实,BP神经网络运动辨识模型能够准确预测出气垫船横向与纵向运动航向。 展开更多

关键词 bp神经控制网络 气垫船 运动辨识模型 仿真

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基于遗传算法与BP神经网络的支架跟机自动化研究 被引量：17

10

作者 王虹 尤秀松 +1 位作者 李首滨 魏文艳 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期272-277,共6页

针对综采工作面液压支架跟机自动化过程中移架动作存在的丢架、推移不到位等问题,提出了基于遗传算法(GA)与BP神经网络组合模型的控制方法。通过建立BP神经网络控制器为主体的反馈控制,将支架的运动参数输入模型,神经网络控制器计算实... 针对综采工作面液压支架跟机自动化过程中移架动作存在的丢架、推移不到位等问题,提出了基于遗传算法(GA)与BP神经网络组合模型的控制方法。通过建立BP神经网络控制器为主体的反馈控制,将支架的运动参数输入模型,神经网络控制器计算实际输出与理想输出之间误差,判别是否需要回调控制,并添加遗传算法来优化更新模型的各层阈值和权值,从而得到网络模型的最优解,最终由执行部分来完成输出动作。组合网络模型具有良好的非线性特性,可以更好的满足非线性环境,利用神经网络的预测值与实际输出的差值来得到拟合曲线。通过对BP神经网络模型、GA模型、GA-BP组合模型的均方误差(MSE)分析,判断出GA-BP组合模型具有更快的训练速度和更高的预测准确率。相比较于单一的BP神经网络模型和GA模型,GA-BP组合模型可以很大程度地提高液压支架跟机过程中的推移精度,从而更好地适应综采工作面的环境和设备变化。基于对模型稳定性的分析,绘制组合网络的适应度曲线,种群在第5次迭代后趋于收敛,在第5次到第15次迭代的适应度值就已基本达到稳定,在迭代第15次后种群已达到最优参数集且恒定不变。采用上述方案的液压支架电液控制系统能够自主感知设备各项运动参数的变化,实现支架自身的静态调整和动态演化,可为综采工作面无人化建设提供技术支撑。 展开更多

关键词 支架跟机自动化 bp神经网络控制器 均方误差 适应度 GA-bp组合模型

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基于BP神经网络PID的移栽机双闭环调速系统 被引量：10

11

作者 叶星晨 任玲 +2 位作者 王宁 赵斌栋 宋文彬 《农机化研究》 北大核心 2022年第4期12-18,79,共8页

为保证提高移栽机机械手行走速度的同时不失鲁棒性,选用直流电机作为驱动电机,并根据其动作时电流反馈、转速反馈、滤波、整流等多环节的传递函数简化模型设计了基于电流环和转速环的双闭环调速系统模型。引入BP神经网络自学习的控制策... 为保证提高移栽机机械手行走速度的同时不失鲁棒性,选用直流电机作为驱动电机,并根据其动作时电流反馈、转速反馈、滤波、整流等多环节的传递函数简化模型设计了基于电流环和转速环的双闭环调速系统模型。引入BP神经网络自学习的控制策略,其中选取BP神经网络PID控制器取代转速环中的PI环节,并在MatLab中采用S函数嵌套控制器模块的方式搭建了基于直流电机双闭环系统仿真模型。结果表明:比较加入BP神经网络算法优化前后的双闭环调速系统响应曲线,优化后的模型超调量由4.3%降为0,过渡时间由2s以上缩短至2s,电机调速系统稳定性和鲁棒性得到提高,整排机械手启动时间更短、速度更快且能准确抓取目标。 展开更多

关键词 移栽机 双闭环调速系统 bp神经网络控制器 鲁棒性

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基于遗传算法优化的汽车主动转向控制研究 被引量：4

12

作者 霍春宝 程艳 +2 位作者 王京 吴玉尚 王燕 《机电工程》 CAS 2016年第1期122-126,共5页

针对汽车线控主动转向行驶稳定性问题,对汽车线控主动转向的控制策略和控制方法进行了研究;并对汽车的动力学模型进行了建立及简化;利用遗传算法可以克服BP网络收敛速度慢和极易陷入局部极小值等特点,提出了一种基于遗传算法优化BP神经... 针对汽车线控主动转向行驶稳定性问题,对汽车线控主动转向的控制策略和控制方法进行了研究;并对汽车的动力学模型进行了建立及简化;利用遗传算法可以克服BP网络收敛速度慢和极易陷入局部极小值等特点,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的线控转向系统。通过选择典型工况,利用Carsim和Matlab/Simulink联合仿真平台对不同的控制方法进行了仿真验证。研究结果表明,基于遗传算法优化的BP网络控制对汽车主动转向控制效果较好,能使实际横摆角速度对理想的横摆角速度实现很好的跟踪,并显著提高了汽车行驶稳定性。 展开更多

关键词 汽车 汽车主动转向 遗传算法优化bp网络的控制 横摆角速度 稳定性

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基于MATLAB仿真的车辆转向稳定性控制策略 被引量：1

13

作者 李显生 霍娜 +2 位作者 于海波 门玉琢 李跃伟 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2982-2986,共5页

为研究某半主动悬架车辆的转向稳定性,提出了悬架阻尼BP神经网络PID控制技术。以理想的横摆角速度和实际的横摆角速度误差作为控制目标,对车辆实行转向横摆稳定性闭环控制。通过控制车辆的横摆角速度来分析悬架阻尼变化对车轮垂直载荷... 为研究某半主动悬架车辆的转向稳定性,提出了悬架阻尼BP神经网络PID控制技术。以理想的横摆角速度和实际的横摆角速度误差作为控制目标,对车辆实行转向横摆稳定性闭环控制。通过控制车辆的横摆角速度来分析悬架阻尼变化对车轮垂直载荷及侧倾的影响,针对单移线转向和阶跃转向两种典型工况,应用MATLAB软件进行了仿真。结果表明,在高附着路面上,可以通过控制悬架阻尼来控制车辆的横摆和侧偏运动,当前悬架阻尼增加后悬架阻尼减小时,车辆前后轴左右车轮的载荷转移明显减小,从而能有效抑制车辆的过多转向特性,为改善操纵稳定性提供一种新控制方法。 展开更多

关键词 bp神经网络PID控制 转向稳定性 悬架阻尼 横摆角速度 过多转向

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挖掘机器人负载工况下的力与位姿控制 被引量：2

14

作者 陈欠根 高尚康 +1 位作者 赵喻明 沈东羽 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1451-1455,共5页

文章分析了智能挖掘技术的研究现状,给出了试验挖掘机器人运动学模型及负载工况下动态特性方程;为实现典型挖掘工况下工作装置位姿及液压驱动力的控制,设计了一种基于BP(back propagation)神经网络PID(proportion-integral-derivative)... 文章分析了智能挖掘技术的研究现状,给出了试验挖掘机器人运动学模型及负载工况下动态特性方程;为实现典型挖掘工况下工作装置位姿及液压驱动力的控制,设计了一种基于BP(back propagation)神经网络PID(proportion-integral-derivative)控制算法的控制器;并以山河智能SWE-17E挖掘机器人为平台进行试验验证。试验结果表明,采用BP神经网络PID控制算法得到的工作装置末端轨迹跟踪误差均方差小于10cm,驱动力跟踪也达到了较高精度,证明了BP神经网络PID控制算法对于挖掘机器人力与位姿控制的可行性和有效性。 展开更多

关键词 挖掘机器人 典型挖掘工况 bp神经网络PID控制 力与位姿控制

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基于安全距离模型的车辆跟随控制策略研究 被引量：2

15

作者 关志伟 丁建峰 闫光辉 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2019年第6期36-40,共5页

针对车辆协同驾驶领域中的跟随过程,建立了安全距离控制模型,采用BP神经网络PID控制策略设计了控制器,并通过MATLAB/Simulink软件进行仿真分析,将BP神经网络PID控制与传统PID控制的控制效果进行了对比,最后运用缩微环境下的智能车辆系... 针对车辆协同驾驶领域中的跟随过程,建立了安全距离控制模型,采用BP神经网络PID控制策略设计了控制器,并通过MATLAB/Simulink软件进行仿真分析,将BP神经网络PID控制与传统PID控制的控制效果进行了对比,最后运用缩微环境下的智能车辆系统试验平台设计了Update算法,完成了跟随试验验证。仿真和试验结果表明,本文设计的智能控制器减小了车间距误差,提高了控制准确性,能满足车辆安全跟随行驶要求。 展开更多

关键词 安全距离模型 bp神经网络PID控制器 缩微智能车 车间距误差

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液压位置驱动单元的神经网络辨识 被引量：1

16

作者 韩桂华 赵玉秀 +1 位作者 施玉春 刘家春 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第8期1454-1459,共6页

针对线性微分方程数学模型不能反映实际系统的问题,采用Elman网络对四足机器人液压位置驱动单元进行动态神经网络辨识研究。为了减小Elman网络输出与期望输出之间的误差,采用拟牛顿算法BFGS和自适应学习率算法GDX对网络的权值进行修正,... 针对线性微分方程数学模型不能反映实际系统的问题,采用Elman网络对四足机器人液压位置驱动单元进行动态神经网络辨识研究。为了减小Elman网络输出与期望输出之间的误差,采用拟牛顿算法BFGS和自适应学习率算法GDX对网络的权值进行修正,并采用均方误差(Mean Square Error,MSE)与归一化均方误差(Normalized Mean Square Error, NMSE)修正误差函数。基于辨识模型设计BP神经网络来修正PID参数。实验结果表明,辨识模型数据与实验数据拟合精度高,且基于辨识模型的BP神经网络PID算法控制有效,进一步验证辨识模型的有效性。 展开更多

关键词 液压驱动 Elman神经网络辨识 bp神经网络控制 位置单元

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半桥逆变型磁共振式无线充电系统建模与控制 被引量：5

17

作者 曾得志 薛家祥 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第2期110-116,154,共8页

针对半桥谐振逆变型磁共振式无线充电(MCR-WCT)系统工作状态模糊、高阶非线性、控制理论不成熟等问题,在建立半桥谐振逆变电路等效模型的基础上,采用广义状态空间平均法(GSSA)对MCR-WCT系统进行大信号和小信号建模,在GSSA模型的基础上... 针对半桥谐振逆变型磁共振式无线充电(MCR-WCT)系统工作状态模糊、高阶非线性、控制理论不成熟等问题,在建立半桥谐振逆变电路等效模型的基础上,采用广义状态空间平均法(GSSA)对MCR-WCT系统进行大信号和小信号建模,在GSSA模型的基础上设计电流单闭环控制器,制定基于BP神经网络的自整定PID控制策略。最后,通过Matlab编程对GSSA大信号模型进行暂态和稳态分析,对比Simulink模型仿真结果验证GSSA模型的可行性;通过Matlab仿真对比经典PID控制和BP神经网络自整定PID控制策略,在电流设定值为1 A的阶跃响应中,BP神经网络自整定PID控制在0.25 ms内达到稳态,稳态误差在2%内,最大超调量只有5%,相比经典PID控制具有更好的动静态性能。 展开更多

关键词 磁共振式无线充电技术 半桥谐振逆变 广义状态空间平均法 bp神经网络自整定PID控制

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救护车载PAM担架缓冲系统特性分析 被引量：1

18

作者 孙大刚 高蓬 +2 位作者 宋勇 梁培根 沈毅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第14期200-205,共6页

经对救护车担架隔振系统及动力学模型研究分析,提出气动人工肌肉(PAM)救护车担架隔振系统。建立车体-担架-分段人体振动模型,设计基于该系统的半主动神经网络PID控制器,并用Simulink对隔振系统进行性能仿真分析。仿真结果表明,与被动系... 经对救护车担架隔振系统及动力学模型研究分析,提出气动人工肌肉(PAM)救护车担架隔振系统。建立车体-担架-分段人体振动模型,设计基于该系统的半主动神经网络PID控制器,并用Simulink对隔振系统进行性能仿真分析。仿真结果表明,与被动系统相比,采用神经网络PID控制的气动人工肌肉隔振系统对担架及人体有明显隔振效果,气动人工肌肉用于救护车担架隔振系统具有可行性。 展开更多

关键词 救护车 担架 缓冲 气动人工肌肉 bp网络控制

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基于AMESim-Simulink联合仿真的风电回转支承实验台液压加载系统研究 被引量：1

19

作者 杨春 洪荣晶 +1 位作者 陈捷 庞建华 《液压与气动》 北大核心 2013年第8期16-19,共4页

结合风电转盘轴承实际工况下的受载情况,为验证所设计液压加载系统的可行性和改善系统的动态响应性能,设计出风电回转支承实验台液压加载系统。在AMESim中建立液压加载回路的仿真模型,所采用的BP神经网络PID控制器以S函数的形式导入到Si... 结合风电转盘轴承实际工况下的受载情况,为验证所设计液压加载系统的可行性和改善系统的动态响应性能,设计出风电回转支承实验台液压加载系统。在AMESim中建立液压加载回路的仿真模型,所采用的BP神经网络PID控制器以S函数的形式导入到Simulink中的系统模型中,进行AMESim和MATLAB/Simulink联合仿真研究,并与传统PID控制的同一系统进行AMESim仿真对比。仿真结果表明,所采用的液压加载系统能够模拟出风电转盘轴承实际工况下承受到的载荷,BP神经网络PID控制改善液压加载系统的响应性能。 展开更多

关键词 风电回转支承实验台 液压加载系统 bp神经网络PID控制 AMESim&MATLAB Simulink 联合仿真

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基于旋转坐标变换交流电子负载模拟实验研究 被引量：3

20

作者 薛家祥 何鑫 《电测与仪表》 北大核心 2021年第7期44-48,共5页

针对传统交流电子负载基于内环电流PI控制动态响应较差,且易受网侧波动干扰,以双PWM变换器为电路基础,参考三相PWM整流器通过旋转坐标变换分别控制有功与无功电流来消除稳态误差的模型,提出单相PWM整流器(VSR)旋转坐标变换模型。通过构... 针对传统交流电子负载基于内环电流PI控制动态响应较差,且易受网侧波动干扰,以双PWM变换器为电路基础,参考三相PWM整流器通过旋转坐标变换分别控制有功与无功电流来消除稳态误差的模型,提出单相PWM整流器(VSR)旋转坐标变换模型。通过构建正交虚拟电流与前馈解耦并结合基于BP神经网络的自调整PI控制,在稳定直流母线电压的同时实现负载模拟电流的矢量控制,提高负载模拟的动态和稳态特性。实验结果表明,在纯阻、感阻、容阻负载模拟下,该控制策略能够有效提高负载模拟动态响应,对比常规PI,可知基于BP神经网络自整定的PI控制在参考电流为1 A阶跃响应中超调量减少约10%,调节时间减少约9 ms。 展开更多

关键词 单相PWM整流器 旋转坐标变换 前馈解耦控制策略 bp神经网络自整定PI控制

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