基于BP神经网络PID的交叉耦合轮廓控制研究

发布时间：2018-08-02 13:06

【摘要】：文章以基于直线电机的数控机床X-Y平台为实验平台,进行轮廓误差控制技术的研究,设计了BP神经网络交叉耦合控制(back propagation neural network cross-coupling control,BPNN-CCC)器。在交叉耦合控制(cross-coupling control,CCC)的基础上,分析了BP神经网络的理论,并与PID控制相结合,设计了BP神经网络PID控制器,将其应用在单轴控制与CCC上,在Matlab中搭建了BPNN-CCC的仿真模型。实验结果表明,该控制器有效减小了系统的轮廓误差,并体现了自学习、自适应的能力。
[Abstract]:In this paper, based on the X-Y platform of NC machine tool based on linear motor, the research of contour error control technology is carried out, and the BP neural network cross coupling control (back propagation neural network cross-coupling control, BPNN-CCC) is designed. On the basis of cross coupling control (cross-coupling control, CCC), the neural network is analyzed. The theory of the collaterals is combined with the PID control, and the BP neural network PID controller is designed, which is applied to the single axis control and CCC. The simulation model of BPNN-CCC is built in Matlab. The experimental results show that the controller effectively reduces the outline error of the system and embodies the self-learning and self-adaptive ability.
【作者单位】： 合肥工业大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51575154) 安徽省科技攻关计划资助项目(JZ2015AKKG0222)
【分类号】：TP183;TP273

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本文编号：2159530