| 参数自学习PID算法在电动负载模拟器中的应用 |
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| 引用本文： | 王强,王志胜.参数自学习PID算法在电动负载模拟器中的应用[J].兵工自动化,2013,32(5):60-62. |
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| 作者姓名： | 王强 王志胜 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学自动化学院,南京,210016;南京航空航天大学自动化学院,南京,210016 |
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| 摘 要： | 针对电动负载模拟器的舵机主动运动引起的多余力矩会严重影响系统的载荷谱跟踪精度的问题,利用前馈控制对多余力矩进行补偿和抑制,提出并使用一种基于BP神经网络的PID参数自学习控制算法来实现高精度跟踪载荷谱的方法。阐释了电动负载模拟器在被动式加载中多余力矩的产生和影响,基于结构不变性原理,使用前馈控制对舵机速度干扰进行补偿,以抑制多余力矩;在前馈控制抑制多余力矩的基础上,分析传统PID算法和静态BP神经网络在非线性和参数时变条件下存在的局限性,并在舵机干扰的情况下,分别对常值和正弦载荷谱进行仿真测试。仿真结果表明:控制算法使得电动负载模拟器可以准确、快速地跟踪载荷谱,提高了电动负载模拟器的自适应性和鲁棒性。
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| 关 键 词： | 负载模拟器 多余力矩 前馈控制 BP神经网络 参数自学习 |
| 收稿时间： | 2013/10/23 0:00:00 |
Application of Parameters Self-Learning PID Algorithm in Electric Load Simulator |
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| Wang Qiang
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Wang Zhisheng.Application of Parameters Self-Learning PID Algorithm in Electric Load Simulator[J].Ordnance Industry Automation,2013,32(5):60-62. |
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| Authors: | Wang Qiang Wang Zhisheng |
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| Affiliation: | (College of Automation Engineering,Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,Nanjing 210016,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | load simulator surplus torque feed forward compensation BP neural network parameter self-learning |
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