基于神经网络的张力控制系统

在纤维,造纸,塑料及金属镀膜工业中,对线状,带状及面状弹性材料卷取张力的控制的是关系其产品质量的关键技术,介绍了一种带有反向传播训练算法的人工神经网络,该方法克服了传统PI控制方法的缺点,有效地减弱了张力控制系统中速度和张力之间的耦合作用,仿真结果表明该种控制议程有良好效果。     

基于神经网络的机械手摩擦补偿方法控制研究

论文提出了一种利用扩展两层神经网络和模糊整定PD控制相结合,对机械手伺服系统进行控制器设计的自适应跟踪控制设计方法,利用扩展两层神经网络的精确逼近特性来逼近机械手伺服系统中的未知动态摩擦。利用Lyapunov理论证明引入的一鲁棒控制律保证了机械手闭环系统的稳定性,仿真结果验证了基于扩展两层神经网络控制方法的有效性。     

火箭发动机壳体缠绕过程中纤维张力控制系统的研究

分析了发动机壳体纤维缠绕过程中张力变化规律及影响因素,并给出了大张力计算机控制的程序框图、控制原理及实现方法。该控制方法还可用于天然气气瓶、航天航空和核工业等行业的纤维缠绕张力的控制,具有广泛的适应性。     

缠绕张力模糊控制的研究

缠绕张力是影响缠绕制品质量的主要因素之一,本文针对金属丝编绕张力控制器反应速度快、控制稳定性以及鲁棒性强等方面的要求,提出一种基于PID和模糊控制理论的缠绕张力控制方法,在张力控制下进行了编绕缠绕试验,结果表明,缠绕张力的控制质量明显改善,并对结果进行了分析.     

基于模糊神经网络PID的线切割张力控制系统的分析

分析了张力系统与模糊PID控制之间的关系,及控制系统对线切割机床加工精度和效率的影响。往复走丝线切割张力控制包含复杂的非线性问题,而模糊PID控制器在处理非线性问题方面有很大优越性。用神经网络建立模糊控制规则表,调整PID参数,使模糊PID对张力控制效果达到更好。利用神经网络和模糊PID结合的方法,分析神经网络模糊PID实现的控制,证明模糊神经网络PID控制系统具有较好的鲁棒性和优越性。     

纤维缠绕张力的模糊自适应PID控制

设计了一种模糊自适应PID控制器，运用于以运动控制器（PMAC）为核心、直流力矩电机为执行元件的数控纤维缠绕张力控制系统；上位机根据PMA6采集的张力数据进行模糊运算处理、整定后获得优化的PID参数，传送给PMAc实施张力控制。研究表明：与常规PID控制器相比，张力超调量、波动显著减小。在此基础上，提出了这种控制算法的实现方法，为实际的应用奠定了基础。     

X-Y定位平台自适应神经网络的摩擦补偿控制

针对X-Y定位平台中摩擦等非线性部分对控制精度的影响问题,提出了基于自适应神经网络的鲁棒控制策略。设计神经网络控制器对摩擦及干扰等不确定部分进行补偿,其网络逼近误差作为外界扰动通过鲁棒控制器消除,保证X-Y平台的定位精度;设计神经网络参数学习算法,保证权值的在线自适应实时调整。基于H∞的HJI理论证明了控制系统的稳定性,并保证了系统L2增益小于给定的指标。试验结果表明所提控制方法能够很好补偿摩擦模型,提高了定位精度,具有重要工程应用价值。     

自适应神经网络的机械臂终端滑模鲁棒控制

针对带有未知负载力矩和模型误差等不确定性的机械臂系统,同时考虑电机动态特性的影响,提出了一种自适应神经网络的终端滑模鲁棒控制方法.首先建立了包含不确定性和电机动态的机械臂系统模型,然后通过设计终端滑模面来抑制传统滑模面的抖振现象,并提出了终端滑模鲁棒控制律,同时引入RBF神经网络来准确估计不确定性,并且设计了自适应律来...     

钢带缠绕预应力模具变张力模糊控制

针对钢带缠绕预应力模具缠绕工艺中变张力控制问题,分析了影响张力控制稳定性的主要原因,提出了参数自整定模糊PID控制方法,设计了模糊控制器.在Matlab/Simulink环境下,建立了钢带缠绕预应力模具缠绕控制系统仿真模型.在相同条件下,对比了采用参数固定的常规PID控制和采用参数自整定模糊PID控制的张力控制效果,验证了模糊PID控制在改善系统动态和稳态性能方面的优势.     

变频器在纤维缠绕张力控制中的应用

介绍了缠绕设备张力控制系统的组成和一般概念,基本控制方式和目前发展状况,分析了设计过程中要考虑的主要问题.针对纤维缠绕中张力控制的特点,提出用变频器控制的方法,并说明其基本原理,讨论了变频器在纤维缠绕中应用的实用性.     

基于模糊神经网络的络筒机纱线张力控制系统的研究

针对络筒机的纱线张力不稳定性问题,结合模糊系统的鲁棒性、容错性以及神经网络学习能力强的特点,提出了应用模糊神经网络控制器控制纱线张力的方法。开展了纱线张力控制系统、神经网络和模糊控制算法的分析,建立了模糊控制系统和神经网络之间的关系,设计了基于模糊神经网络的纱线张力控制器,应用MATLAB软件仿真验证了基于模糊神经网络的络筒机纱线张力控制系统的可行性。研究结果表明,与线性插值模糊控制效果相比,模糊神经网络控制作用下的系统超调量小,调节时间快,稳定性好,具有一定使用价值。     

卷片机构的张力控制

胶片生产线长达数百米，而胶片是柔性的，需要使用沿线设置的多台电动机驱动。笔者提出了收卷机构的设计方案，并进行了动力分析。同时还提出用单片机进行闭环控制，实现张力的准确，实时在线控制的方法。     

卷片机构的张力调节

胶片生产线长达数百米,而胶片是柔性的,故沿线传动装置由多台电动机驱动。提出了卷片机构的设计方案,并进行了动力分析。同时还提出对柔性产品实现张力的准确控制,实时在线控制的方法。     

基于神经网络干扰观测器的终端滑模飞行控制设计

针对具有不确定的非线性多输入多输出系统,利用径向基神经网络设计非线性干扰观测器,并基于所设计的干扰观测器提出了终端滑模控制方法,同时应用于六自由度无人机的鲁棒飞行控制器设计。仿真结果证明了该控制方案的有效性和鲁棒性。     

数控纤维缠绕机精密张力控制系统的实验研究

纤维缠绕是目前树脂基复合材料成型的最主要工艺手段之一,而缠绕过程中,张力的控制是缠绕技术的关键所在。文章在实验的基础上,对以磁粉离合器为执行元件的数控纤维缠绕机精密张力控制系统进行了深入的探讨与研究。     

薄膜张力控制系统的建模与设计

鉴于薄膜收换卷时的张力大小及平稳性对收卷质量具有决定性的影响,针对流涎机收卷系统的动态过程,分析了张力与收卷线速度、卷径及转速之间的动力学关系,提出了张力控制原理,并分析了薄膜在收换卷时收卷电机转速的变化补偿规律。在此基础上,设计了薄膜在收换卷时的张力控制系统,通过控制速度差对张力进行间接控制,同时采用BP神经网络PID控制器调节收卷转速对张力进行直接补偿。仿真对比结果表明,该控制器动态响应好,抗干扰能力强。实际应用实例也证明该控制方法张力控制精度高,控制高效可靠, 对改善系统的动态特性和提高薄膜的收卷质量有着重要意义。     

基于自适应小波神经网络的故障分类

结合小波变换和社会网络理论,提出了一种自适应小波神经网络,网络在学习过程中对小波的尺度参数和平移参数进行自适应调整,最大限度地对信号进行特征提取,并研究基于自应小波神经网络的机械故障分类方法,对轴承的分类实例结果表明该网络分类准确、可靠性高。     

基于模糊小波神经网络的加工过程自适应控制

为了克服模糊控制动态响应慢和鲁棒性差的缺点,将模糊控制的定性知识表达能力与小波分析优异的局部控制性能和神经网络的定量学习能力相结合,提出了一种模糊小波神经网络自适应控制器,并将其应用于加工过程控制。对变切削深度的铣削加工过程控制的仿真结果表明,基于模糊小波神经网络的加工过程自适应控制,其控制效果优于一般的模糊控制和神经网络控制,具有很好的动、静态性能。该自适应控制器能有效防止刀具损坏和提高加工效率,是一种有效的加工过程控制方法。