基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的多升降臺同步控制研究

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的多升降臺同步控制研究
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:(中國民航大學(xué) 機器人研究所,天津 300300)
作者簡(jiǎn)介:高慶吉(1966),男,黑龍江樺川人,教授,碩士研究生導師,主要從事機器人導航控制、機器視覺(jué)方向的研究。[FQ)]
通訊作者:
中圖分類(lèi)號:
基金項目:

Study of Synchronization Control for Distributed Stage Elevators Based on Back Propagation Neural Network

Author:

Affiliation:

(Robotics Institute,Civil Aviation University of China,Tianjin 300300,China)

Fund Project:

摘要

圖/表

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摘要:

大型分布式升降臺控制系統中,其同步控制是最關(guān)鍵的問(wèn)題之一;針對傳統神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )PID控制器在多升降臺同步控制的結構復雜及同步時(shí)間長(cháng)等問(wèn)題,提出一種基于相鄰偏差耦合控制結構的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )PID同步控制策略,在確定同步誤差定義的基礎上,建立異步電機的矢量控制模型,改進(jìn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )同步控制器;對四升降臺同步控制系統的仿真實(shí)驗表明:所研究的控制策略同步誤差小,收斂速度快,實(shí)用性強。

Abstract:

The synchronization is one key issue in the large distributed multiple stage elevators. According to the problems of complex structure and big synchronization deviation occurring in the traditional neural network for stage elevators,a neural network control strategy based on adjacent deviation coupling is proposed. Vector control model of motor was built on the basis of synchronization deviation definition and tracking deviation definition,and back propagation neural network control was improved. Simulation result of four stage elevators system convinced that the studied control strategy is of small synchronization deviation,high convergence speed and strong practicality.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

高慶吉,于婷婷,牛國臣,王力.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的多升降臺同步控制研究計算機測量與控制[J].,2015,23(7):2340-2343.

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