液压弯辊系统具有时变、非线性、外界干扰严重等特点,难以建立精确的用于控制的数学模型.针对该问题,在预先设计了一个PID控制器的基础上,用模糊神经网络设计了一种具有自适应能力的控制器.仿真实验表明,同常规PID控制器相比,该控制器可以克服弯辊系统的参数改变对控制性能的影响,极大地提高了系统的抗干扰能力,降低了控制系统性能对弯辊系统解析模型精度的依赖程度.结果证明该控制方法对于弯辊系统的控制是有效的.
参考文献
[1] | 乔俊飞 .UC轧机板形建模与控制方法的研究[D].东北大学,1998. |
[2] | Carlstedt A G;Keijser O .Modern Approach to Flatness Measurement and Control In Cold Rolling[J].Iron and Steel Engineer,1991,68(04):34-37. |
[3] | 荣雅君,窦春霞.基于神经网络预测模型的聚类自适应模糊控制器的设计及应用[J].电工技术学报,2003(03):77-80. |
[4] | 王耀南.智能控制系统[M].长沙:湖南大学出版社,1996 |
[5] | 廖俊,朱世强,林建亚.一种新型的模糊神经网络控制器[J].仪器仪表学报,1998(02):0. |
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