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时间:2018-07-17
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1、基于RBF神经网络电液伺服系统智能控制的在线辨识与PID参数自适应整定摘要:针对电液伺服控制系统本质上是非线性系统,具有多变量、强耦合、非线性的特点。采用常规的PID控制时不能满足工作装置的控制要求。本文结合智能控制系统,实现其控制要求,智能控制领域当中,RBF神经网络辨识器,通过辨识器来辨识被控对象的模型和特征;在辨识的基础上通过神经网络控制器实现PID参数在线调整和优化。本课题通过仿真试验,证明其有效性。关键字:电液伺服控制系统,PID参数整定,RBF神经网络,在线辨识,自适应AbstractForelectro-hyd
2、raulicservocontrolsystemisessentiallyanonlinearsystem,withmultivariableandstrongcoupling,nonlinearcharacteristics.TheconventionalPIDcontrolcannotmeetcontrolrequirementsofworkingdevice.Thistext,combingwiththeintelligentcontrolsystem,realizesitscontrolrequirements.In
3、thefieldofintelligentcontrol,RBFneuralnetworkidentifiercontrolledobjectmodelandcharacteristicsthroughtheidentifiers;baseduponidentificationbyneuralnetworkcontrollertorealizePIDparametersturningandoptimized.Thistopicprovesitseffectiveness,throughthesimulationtest.Ke
4、ywords:Electro-hydraulicservocontrolsystem;PIDParametertuning;RBFNeuralnetwork;on-lineidentification;adaptive目录1.引言32.电液伺服系统的常见智能控制策略概述33.控制系统建模53.1被控对象的数学描述53.2液压缸传递函数的确定63.3电液伺服阀传递函数的确定74.RBF在线辨识与PID参数自适应整定74.1RBF神经网络结构及其学习算法74.2神经网络辨识技术84.3PID参数自适应整定105.系统仿真11结论
5、以及后续工作16参考文献17致谢18附录191引言电液伺服控制系统将电子和液压有机地结合起来,具有高精度和快速的响应能力,能够控制大惯量实现大功率运动输出,因而它已占领了相当广泛的工程应用领域并且日渐扩大。它早期用于军事工业,后来逐步向民用工业推广,如火炮、雷达、航海、飞机、人造卫星等的跟踪和控制系统;机床工业的控制装置;锻压设备中的活动梁运动速度及其行程同步的伺服系统等等,近年来随着微电子技术和计算机技术突飞猛进的发展,促使电液控制技术进入到了一个新的发展阶段。电液控制伺服系统具有精度高,响应快,便于调节的特点,同时又能控
6、制大惯量实现大功率输出,因而在工业控制领域得到广泛的应用。但是电液伺服控制系统本质上是非线性系统,具有多变量、强耦合、非线性的特点。采用常规的PID控制时系统的控制性能对模型的误差比较敏感,在系统工况变化较大时,系统的中体控制精度不高,不能满足工作装置的控制要求。智能控制无论在理论上还是应用技术上都取得了实质性的发展。在控制领域,神经网络具有自学习自适应能力和强大的非线性映射能力,为解决非线性系统的建模和控制提供了一条有效的途径。本课题,首先建立单通道电液位置伺服控制系统的数学模型,然后根据该模型获取被控系统的输入输出数据。
7、在实际生产过程中,对象的特性和模型随时都在变化,只不过变化比较缓慢而已。整定和优化好的PID,在一段时间后,就可能不再有很好的控制效果。为了使生产过程始终保持良好的控制效果,就要对PID控制器的参数进行在线调整和优化。神经智能PID控制器可分为两大部分:神经网络辨识器,通过辨识器来辨识被控对象的模型和特征;在辨识的基础上通过神经网络控制器实现PID参数在线调整和优化。2电液伺服系统的常见智能控制策略概述由于各种实际工程系统的发展规模越来越大,所以常规控制理论与技术已越来越难以满足工程上对提高自动化水平和扩大自动化范围的要求。
8、智能控制的理论正是在这种背景下以常规控制为基础的进一步的发展和提高。为使电液伺服控制系统具有一定的自适应能力和较强的抗干扰能力,将智能控制理论的最新成果引入电液伺服系统的控制当中,一直是研究者们进行的工作之一。随着计算机技术的迅速发展,作为主要“思维”元件的微处理器功能的不断提高和价格的下
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