机械触觉机构及控制的研究与应用

发布时间：2017-03-30 15:23

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【摘要】：随着机械行业飞速发展,单纯凭借机构所组成的机械正逐渐被一种以机电一体化集成系统所构成的新型机械所取代。因此,如何达到机械科学的更新对我们来说是一个非常严峻的挑战。机械系统在实际的生产过程中会有多种因素影响其工作效率,在此仅针对其运行过程中所受的生产阻力这一因素进行研究,进而提出机械触觉机构系统。在此机械触觉机构系统中把系统运行过程中所受阻力作为研究对象,使此系统可以根据其阻力值大小、阻力变化率等因素进行自动调节,从而使其达到最适合的工作状态,提高其生产效率,并使其具有自我学习的能力。主要通过对BP神经网络与PID控制理论进行研究与分析,在此基础上,进一步把两者结合起来,即设计出一个基于BP神经网络的PID控制系统方法。将此控制方法作为机械触觉机构系统的控制部分,从而达到预期目标。在此控制方法中,通过给定数据进行训练进而得出所需的BP神经网络,从而使其可以根据输入的阻力值、变化率等因素的具体数值进而输出PID控制时所需的P、I、D三个控制参数的分类结果,再通过此输出种类来选择PID控制时所对应的P、I、D三个控制参数的具体数值,进而运用PID控制直接输出到系统中。在最后设计一个单片机控制系统来实现此控制方法,从而可以更加直观的观测机械触觉机构系统的性能。在分别对其进行理论研究与单片机硬件实现操作后,可以得出此基于BP神经网络的PID控制方法完全可以实现所预期的目标,并且可以使机械触觉机构系统的结构更加简单,使其性能更加实用。
【关键词】：机械触觉机构 BP神经网络 PID控制 仿真
【学位授予单位】：华北理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH112;TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 引言8-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 学术背景与研究意义9-10
• 1.2 机电控制系统国内外发展及其研究现状10-12
• 1.2.1 机电控制系统10
• 1.2.2 国外机电控制系统的发展及其研究现状10-11
• 1.2.3 国内机电控制系统的发展及其研究现状11-12
• 1.3 论文的主要研究内容及方法12-13
• 第2章 控制方案13-34
• 2.1 常规PID控制13-20
• 2.1.1 PID控制原理13-14
• 2.1.2 数字PID控制14-16
• 2.1.3 PID控制参数的整定16-19
• 2.1.4 常规PID控制器的局限性19-20
• 2.2 BP神经网络的基本原理20-29
• 2.2.1 BP神经网络的理论基础20-22
• 2.2.2 BP神经网络的算法思想22
• 2.2.3 BP神经网络学习公式推导22-28
• 2.2.4 BP算法的步骤28-29
• 2.3 BP神经网络结构设计29-31
• 2.3.1 BP神经网络的结构设计29-30
• 2.3.2 BP神经网络的样本处理30
• 2.3.3 网络的训练与测试30-31
• 2.4 基于BP神经网络的PID控制31-33
• 2.5 本章小结33-34
• 第3章 机械触觉机构控制系统硬件设计34-43
• 3.1 系统硬件总体设计34-35
• 3.2 主控模块选型及设计35-36
• 3.2.1 单片机的选用35
• 3.2.2 单片机介绍35-36
• 3.3 输入通道设计36-41
• 3.3.1 拉压传感器37-38
• 3.3.2 A/D转换38-41
• 3.4 输出通道设计41-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第4章 机械触觉机构系统构建43-64
• 4.1 BP神经网络与PID控制器的MATLAB构建45-58
• 4.1.1 BP神经网络构建流程45-46
• 4.1.2 BP神经网络的MATLAB构建46-51
• 4.1.3 PID控制器在MATLAB中的构建51-56
• 4.1.4 控制系统整体构建56-58
• 4.2 系统的单片机实现58-62
• 4.2.1 压力控制系统部分58-59
• 4.2.2 单片机系统电路设计59-62
• 4.3 本章小结62-64
• 结论64-66
• 参考文献66-69
• 致谢69-70
• 导师简介70
• 企业导师简介70-71
• 作者简介71-72
• 学位论文数据集72

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 杨莉,魏萍;基于单片机控制的步进电机转速控制系统[J];南昌工程学院学报;2005年02期

2 李默彦;;浅析我国机械制造业的信息化[J];科技与企业;2013年08期

3 Yu-Yan Zhang;Jun-Ling Zhang;Xiao-Yuan Luo;Xin-Ping Guan;;Sensor/Actuator Faults Detection for Networked Control Systems via Predictive Control[J];International Journal of Automation and Computing;2013年03期

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1 朱卫华;基于强化学习PID控制器的柴油机调速仿真研究[D];哈尔滨工程大学;2011年

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本文编号：277467