基于模糊神经网络的双卷扬同步控制技术研究

发布时间：2018-03-06 00:30

  本文选题：同步控制　切入点：起重机　出处：《机械设计与制造》2016年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：利用模糊推理功能和神经网络的自学习功能对PID控制参数进行调节,可以有效解决传统PID控制参数无法在线整定的问题。针对液压同步控制特点,本研究把模糊神经PID控制应用于重型起重机单钩双卷扬系统,利用主从控制方法,完成从动马达对主动马达的跟踪控制,使两个马达的转速趋于一致。仿真与实验结果表明,所用方法可以大幅减小同步误差的幅度,有效解决双卷扬同步系统中存在的误差较大问题,将误差控制在允许范围内,控制精度高,鲁棒性能好,具有一定的实际应用价值。
[Abstract]:The fuzzy inference function and the neural network self-learning function are used to adjust the PID control parameters, which can effectively solve the problem that the traditional PID control parameters can not be set online. In this paper, the fuzzy neural PID control is applied to the single hook and double winch system of heavy crane. By using the master-slave control method, the tracking control of the driven motor to the active motor is completed, and the speed of the two motors tends to be the same. The simulation and experimental results show that, The method can greatly reduce the amplitude of synchronization error, effectively solve the problem of large error in double hoisting synchronization system, control the error within the allowable range, have high control precision, good robustness, and have certain practical application value.
【作者单位】： 长春职业技术学院;
【分类号】：TH21;TP183

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本文编号：1572586