汽车零部件刚度试验中的力加载控制研究
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摘要
汽车零部件刚度试验是指汽车零部件受力时抵抗弹性变形的能力的试验,力的控制精准是试验的前提。由于汽车零部件种类繁多,而且不同的汽车零部件具有不同的力学性质,因此传统的PID控制无法实现稳定的控制。通过对传统PID控制缺陷的原因进行分析,提出一种基于BP神经网络整定的PID控制方法。基于现有的刚度试验平台,建立刚度试验控制系统和加载系统的数学模型。采用MATLAB进行BP神经网PID控制仿真实验,并和普通PID控制进行比较。仿真结果表明基于BP神经网络整定的PID控制能够在线调整PID三个参数以适应不同刚度的零部件,进而实现稳定的控制。
引文
[1]张峦国,杨喜军,雷淮刚.智能工业缝纫机交流伺服控制系统设计与实现[J].微电机,2008,(08):39~41.
[2]Shuang C,Wei X.Design and Selection of Construction,Parameters and Training Method of BP Network[J].Computer Engineering,2001,92:336~337.
[3]Qi L H,Hou J J,Cui P L,et al.Research on prediction of the processing parameters of liquid extrusion by BP network[J].Journal of Materials Processing Technology,1999,95(1–3):232~237.
[4]Wang Z L,Li Y C,Shen R F.Correction of soil parameters in calculation of embankment settlement using a BP network back-analysis model[J].Engineering Geology,2007,91(2–4):168~177.
[5]王万召,王增欣.BP神经网络PID控制器在汽温控制中的应用[J].自动化仪表,2006,27(12):31~33.
[6]Zhaoyu P,Li S,Hong Z,et al.The Application of the Pso Based BP Network in Short-Term Load Forecasting[J].Physics Procedia,2012,24(16):626~632.
[7]唐万梅.BP神经网络网络结构优化问题的研究[J].系统工程理论与实践,2005.
[2]Shuang C,Wei X.Design and Selection of Construction,Parameters and Training Method of BP Network[J].Computer Engineering,2001,92:336~337.
[3]Qi L H,Hou J J,Cui P L,et al.Research on prediction of the processing parameters of liquid extrusion by BP network[J].Journal of Materials Processing Technology,1999,95(1–3):232~237.
[4]Wang Z L,Li Y C,Shen R F.Correction of soil parameters in calculation of embankment settlement using a BP network back-analysis model[J].Engineering Geology,2007,91(2–4):168~177.
[5]王万召,王增欣.BP神经网络PID控制器在汽温控制中的应用[J].自动化仪表,2006,27(12):31~33.
[6]Zhaoyu P,Li S,Hong Z,et al.The Application of the Pso Based BP Network in Short-Term Load Forecasting[J].Physics Procedia,2012,24(16):626~632.
[7]唐万梅.BP神经网络网络结构优化问题的研究[J].系统工程理论与实践,2005.