电液伺服系统神经网络辨识及控制器设计

摘要：

针对阀控缸电液位置伺服系统非线性建模问题,采用神经网络进行系统模型辨识.采用LM遗传算法对三层BP神经网络的权值和阈值进行修正,通过训练系统的输入/输出数据建立非线性系统辨识模型.基于此模型,设计模糊PI控制器,利用智能权函数在线自动调整和修改模糊控制器的规则.利用xPC技术建立阀控缸伺服实验台,以实验台阶跃输出信号作为改进BP神经网络辨识信号,以实验台正弦输出信号作为验证信号.实验表明:该神经网络辨识模型的可信性得以验证;通过对比智能权函数模糊PI控制器和模糊控制器的实验曲线,表明前者控制效果更好.

关键词：改进BP神经网络、系统辨识、智能权函数、模糊控制、电液位置伺服系统、遗传算法

所属期刊栏目：22

分类号：TP183;TP273(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金51405113;国家国际科技合作专项资助合作项目2012DFR70840

在线出版日期：2017-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：18-23