计算机集成制造系统
計算機集成製造繫統
계산궤집성제조계통
COMPUTER INTEGRATED MANUFACTURING SYSTEMS
2013年
6期
1279-1287
,共9页
航空发动机%叶片%砂带抛光%抛光力%干扰观测器%反向传播神经网络%比例—积分—微分控制器
航空髮動機%葉片%砂帶拋光%拋光力%榦擾觀測器%反嚮傳播神經網絡%比例—積分—微分控製器
항공발동궤%협편%사대포광%포광력%간우관측기%반향전파신경망락%비례—적분—미분공제기
aero-engine blade%belt polishing%polishing force%disturbance observer%back propagation neural network%proportional integral derivative control
为提高叶片尺寸精度及表面质量,针对气体的可压缩性、阀的死区效应、阀的流量非线性、气缸摩擦力和测量噪声等干扰因素对叶片抛光力控制精度的影响,提出了一种基于干扰观测器的反向传播神经网络比例—积分—微分控制方法.该方法通过构造干扰观测器来预测抛光力气动控制系统中的非线性干扰,并在控制中引入等效的补偿来抑制干扰,同时利用反向传播神经网络控制算法对比例—积分—微分控制参数进行在线自适应整定.仿真分析和实验结果表明,基于干扰观测器的反向传播神经网络比例—积分—微分控制器具有控制精度高、鲁棒性强、抑制干扰能力强等优点,能够提高叶片型面尺寸精度和表面一致性、降低表面粗糙度、减小残余应力并提高抛光效率.
為提高葉片呎吋精度及錶麵質量,針對氣體的可壓縮性、閥的死區效應、閥的流量非線性、氣缸摩抆力和測量譟聲等榦擾因素對葉片拋光力控製精度的影響,提齣瞭一種基于榦擾觀測器的反嚮傳播神經網絡比例—積分—微分控製方法.該方法通過構造榦擾觀測器來預測拋光力氣動控製繫統中的非線性榦擾,併在控製中引入等效的補償來抑製榦擾,同時利用反嚮傳播神經網絡控製算法對比例—積分—微分控製參數進行在線自適應整定.倣真分析和實驗結果錶明,基于榦擾觀測器的反嚮傳播神經網絡比例—積分—微分控製器具有控製精度高、魯棒性彊、抑製榦擾能力彊等優點,能夠提高葉片型麵呎吋精度和錶麵一緻性、降低錶麵粗糙度、減小殘餘應力併提高拋光效率.
위제고협편척촌정도급표면질량,침대기체적가압축성、벌적사구효응、벌적류량비선성、기항마찰력화측량조성등간우인소대협편포광력공제정도적영향,제출료일충기우간우관측기적반향전파신경망락비례—적분—미분공제방법.해방법통과구조간우관측기래예측포광력기동공제계통중적비선성간우,병재공제중인입등효적보상래억제간우,동시이용반향전파신경망락공제산법대비례—적분—미분공제삼수진행재선자괄응정정.방진분석화실험결과표명,기우간우관측기적반향전파신경망락비례—적분—미분공제기구유공제정도고、로봉성강、억제간우능력강등우점,능구제고협편형면척촌정도화표면일치성、강저표면조조도、감소잔여응력병제고포광효솔.
