机床与液压
機床與液壓
궤상여액압
MACHINE TOOL & HYDRAULICS
2005年
8期
187-189
,共3页
神经网络%并行控制%BP
神經網絡%併行控製%BP
신경망락%병행공제%BP
针对疲劳试验机控制系统,设计了基于BP神经网络和PID的并行控制器.该控制器充分利用了经典PID控制算法简单的特点,又利用了神经网络良好的自适应能力,首先通过PID控制为神经网络的在线学习提供训练样本,然后神经网络逐渐学习被控对象的动态逆模型并取代PID控制器起主导作用.该方法降低了PID参数的调整难度,同时对控制对象的刚度变化表现出良好的鲁棒性,并通过仿真证明了所设计系统的有效性.
針對疲勞試驗機控製繫統,設計瞭基于BP神經網絡和PID的併行控製器.該控製器充分利用瞭經典PID控製算法簡單的特點,又利用瞭神經網絡良好的自適應能力,首先通過PID控製為神經網絡的在線學習提供訓練樣本,然後神經網絡逐漸學習被控對象的動態逆模型併取代PID控製器起主導作用.該方法降低瞭PID參數的調整難度,同時對控製對象的剛度變化錶現齣良好的魯棒性,併通過倣真證明瞭所設計繫統的有效性.
침대피로시험궤공제계통,설계료기우BP신경망락화PID적병행공제기.해공제기충분이용료경전PID공제산법간단적특점,우이용료신경망락량호적자괄응능력,수선통과PID공제위신경망락적재선학습제공훈련양본,연후신경망락축점학습피공대상적동태역모형병취대PID공제기기주도작용.해방법강저료PID삼수적조정난도,동시대공제대상적강도변화표현출량호적로봉성,병통과방진증명료소설계계통적유효성.
