基于神经网络-模糊PID的轧机非线性扭振智能控制 |
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引用本文: | 韩东颖,李冰洋,时培明.基于神经网络-模糊PID的轧机非线性扭振智能控制[J].噪声与振动控制,2016,36(4):161-164. |
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作者姓名: | 韩东颖 李冰洋 时培明 |
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作者单位: | ( 1. 燕山大学 车辆与能源学院, 河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学 电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004 ) |
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摘 要: | 针对轧机传动系统扭振控制问题,建立含间隙非线性的轧机系统动力学模型。考虑到轧机扭振模型的非线性和参数不易测量的特点,提出神经网络和模糊PID相结合的控制器设计方法,以模糊PID为主体,通过引入神经网络改变模糊隶属度函数的中心值和宽度,最终得到最佳PID参数。设计神经网络-模糊PID智能控制器,并利用实际轧机参数与经典双闭环控制系统进行对比仿真。仿真结果表明所设计的智能控制系统对轧机传动系统扭振的抑制作用明显优于经典双闭环控制系统。
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关 键 词: | 振动与波 轧机传动系统 扭振 间隙非线性 神经网络 模糊PID |
收稿时间: | 2016-02-25 |
Intelligent Control of Nonlinear Torsional Vibration of Rolling Mills based on Neural Network and Fuzzy PID |
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