控制工程
控製工程
공제공정
CONTROL ENGINEERING OF CHINA
2014年
1期
59-61,65
,共4页
王成龙%马军%牛宏侠%令晓明
王成龍%馬軍%牛宏俠%令曉明
왕성룡%마군%우굉협%령효명
多电机传动系统%神经网络%非线性预测%控制系统
多電機傳動繫統%神經網絡%非線性預測%控製繫統
다전궤전동계통%신경망락%비선성예측%공제계통
multi-motor drive system%neural network%nonlinear prediction%control system
多电机传动系统因具有多变量、非线性和强耦合性等特点而难以建立精确数学模型.以两电机传动系统为研究对象,将构成NNC网络的RBF神经网络与常规PID控制相结合,从而实现控制参数自适应调节;用隐藏层节点动态生成的RBF神经网络构成NNI网络建立非线性预测模型,以实现传动系统的参数预测.结合NNC网络和NNI网络设计了一种基于RBF神经网络非线性预测模型的两电机传动系统控制器.实验结果表明该控制器可以实现两电机传动系统中电机转速和张力的解耦控制,动静态性能好.
多電機傳動繫統因具有多變量、非線性和彊耦閤性等特點而難以建立精確數學模型.以兩電機傳動繫統為研究對象,將構成NNC網絡的RBF神經網絡與常規PID控製相結閤,從而實現控製參數自適應調節;用隱藏層節點動態生成的RBF神經網絡構成NNI網絡建立非線性預測模型,以實現傳動繫統的參數預測.結閤NNC網絡和NNI網絡設計瞭一種基于RBF神經網絡非線性預測模型的兩電機傳動繫統控製器.實驗結果錶明該控製器可以實現兩電機傳動繫統中電機轉速和張力的解耦控製,動靜態性能好.
다전궤전동계통인구유다변량、비선성화강우합성등특점이난이건립정학수학모형.이량전궤전동계통위연구대상,장구성NNC망락적RBF신경망락여상규PID공제상결합,종이실현공제삼수자괄응조절;용은장층절점동태생성적RBF신경망락구성NNI망락건립비선성예측모형,이실현전동계통적삼수예측.결합NNC망락화NNI망락설계료일충기우RBF신경망락비선성예측모형적량전궤전동계통공제기.실험결과표명해공제기가이실현량전궤전동계통중전궤전속화장력적해우공제,동정태성능호.
