论文摘要
针对目前市面上的液压振动台的位移控制精度的问题,提出了一种基于单神经元网络的PID和有监督的Hebb学习法则的液压振动台的智能控制方式,并加入压力值与位移值构成双闭环控制,来解决由于振动、油液泄漏等因素造成的液压泵中压力的损失导致伺服作动器位移的误差的问题。该控制方式可以通过对变化的误差不断的在线修正和学习,并迅速地调节出最优的PID参数,快速地到达所设定的参数值。该控制方式可以减小在运行过程中因干扰和系统扰动等因素造成的位移误差。仿真结果表明,该控制方式具有较强的自适应能力和抗干扰能力以及鲁棒性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 何少佳,闫奥博,祝新军,纪效礼
关键词: 液压振动台,单神经元网络的,有监督的学习法则,自适应控制
来源: 制造技术与机床 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,机械工业,自动化技术
单位: 桂林电子科技大学机电工程学院,绍兴职业技术学院
基金: 桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2016YJCX100)
分类号: TP273;TH137
DOI: 10.19287/j.cnki.1005-2402.2019.05.010
页码: 72-75
总页数: 4
文件大小: 272K
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标签：液压振动台论文; 单神经元网络的论文; 有监督的学习法则论文; 自适应控制论文;