简介概要

基于CMAC和PID的丝杠导轨疲劳加载系统智能控制研究

来源期刊:机械设计与制造2013年第3期

论文作者:高育帼 高宏力 彭路星 徐礼平

文章页码:152 - 312

关键词:CMAC神经网络;PID;复合控制;伺服系统;

摘    要:在丝杠副、导轨副疲劳加载寿命预测试验台研制中,保证加载系统的高精度与高实时性是设计核心与控制难点。由于电液伺服阀控缸系统中非线性和不确定性因素的存在,传统控制方法难以保证理想加载效果,因此为提高系统加载精度和响应速度,提出一种基于小脑模型神经网络CMAC和经典PID的复合控制方案。通过对不同加载信号的跟踪控制仿真,结果证明,该方法能够显著提高控制系统的快速跟踪能力,减小跟踪误差,对于消除系统的不确定性具有良好的控制作用。

详情信息展示

基于CMAC和PID的丝杠导轨疲劳加载系统智能控制研究

高育帼,高宏力,彭路星,徐礼平

西南交通大学机械工程学院

摘 要:在丝杠副、导轨副疲劳加载寿命预测试验台研制中,保证加载系统的高精度与高实时性是设计核心与控制难点。由于电液伺服阀控缸系统中非线性和不确定性因素的存在,传统控制方法难以保证理想加载效果,因此为提高系统加载精度和响应速度,提出一种基于小脑模型神经网络CMAC和经典PID的复合控制方案。通过对不同加载信号的跟踪控制仿真,结果证明,该方法能够显著提高控制系统的快速跟踪能力,减小跟踪误差,对于消除系统的不确定性具有良好的控制作用。

关键词:CMAC神经网络;PID;复合控制;伺服系统;

<上一页 1 下一页 >

有色金属在线官网  |   会议  |   在线投稿  |   购买纸书  |   科技图书馆

中南大学出版社 技术支持 版权声明   电话:0731-88830515 88830516   传真:0731-88710482   Email:administrator@cnnmol.com

互联网出版许可证:(署)网出证(京)字第342号   京ICP备17050991号-6      京公网安备11010802042557号