模糊神经网络在液压调平机构中的应用.pdf

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2 0 1 0年 5 月 第 3 8卷 第 1 0期 机床与液压 MACHI NE T 00L HYDRAUL I CS Ma y 2 01 0 V0 1 . 3 8 No .1 0 D OI 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 13 8 8 1 . 2 0 1 0 . 1 0 . 0 2 4 模糊神经网络在液压调平机构中的应用 何林立,潘宏侠 ,高强 中北大学机械工程与 自动化学院,山西太原 0 3 0 0 5 1 摘要针对液压调平系统中支腿动作时间难以确定的缺点,利用神经网络对未知函数的辩识能力,构造支腿动作时间 预测模型,设计出模糊控制器 ;并根据模糊控制规则,提出基于模糊神经网络的调平算法,为后续现场调试提供了条件。 关键词调平 ;模糊控制;神经网络 ;P L C 中图分类 号T P 1 8 3 ;T 2 1 文献标识码 A 文章编号 1 0 0 1 3 8 8 1 2 0 1 0 1 0 0 6 8 2 App l i c a t i o n o f Fuz z y Ne ur a l Ne t wo r k i n Hy dr a u l i c Le v e l i ng M e c h a n i s m HE L i n l i ,P A N H o n g x i a ,G A O Q i a n g S c h o o l o f Me c h a n i c a l E n g i n e e r i n gA u t o m a t i z a t i o n ,N o r t h U n i v e r s i t y o f C h i n a ,T a i y u a n S h a n x i 0 3 0 0 5 1 ,C h i n a Ab s t r a c t I t i s d i ffic u l t t o d e t e r mi n e o u t r i g g e r mo v e me n t t i me i n h y d r a u l i c l e v e l i n g s y s t e m. I d e n t i f i c a t i o n c a p a c i t y o f n e u r a l n e t - w o r k o f t h e u n k n o w n f u n c t i o n wa s u s e d f o r s t r u c t u r e p r e d i c t i o n mo d e l o f o u t r i g g e r mo v e me n t t i me a n d f u z z y c o n t r o l l e r s w a s d e s i g n e d . F u z z y c o n t r o l rul e s w e r e s e t u p a n d l e v e l i n g a l g o r i t h m b a s e d o n f u z z y n e u r a l n e t w o r k s w a s p r o p o s e d . Ke y wor d s Le v e l i ng; Fu z z y c o n t r o l ; Ne ur a l ne t wo r k s; PLC 在调 平机 构 中 ,考虑 调平 支 腿 的行 程 间 隙、负 载、流量以及超静定等因素,难以建立精确的数学模 型,使得调平精度偏差大,影响车体工作性能。对于 现代化的国防,要最大程度地控制误差范围,因此 , 调平技术尤其是高精度承载平台调平方法和控制算法 的研究显得 刻不容缓。 1 液压调平系统结构 该 系统 是基 于 P L C控 制 的四腿支撑调平机构,采用 液压传动方式 ,控制阀使用 开关 阀。水平传感器按 图 1 所示位置安装在承载平台上, 在 Ⅱ一 Ⅳ和 Ⅲ一 I方 向可 测 得 图 1 平台示意图 水平倾角值 、 / 3 。当支腿充分展 开达到稳定 状态时 , 通过比较 、 值的大小可以判断出此时平台的最高 点 。 2 基于 B P算法的预测网络设计 现场利用 P L C采集 和记录一些样本数据,结合 B P神经网络,使用 M A T L A B工具,离线学习和训练 出一个网络函数,得出支腿位移调节量 A h与动作时 间 之间的映射关系。以粗调节 1号支腿为对象, 其他支腿分析都是类似的。将 1 号支腿所承受的负载 . 和行程的调节量 △ 。 作为输入参数 ,输 出为 1 号支 腿对应的动作时间 . 。 采用图 2所示 B P神经 网络建立预测模 型进行支 腿调节时间的预测。网络参数设 置为 输入层 2个神 经元 ,隐层 5个神经元 ,输 出层 1 个 神经元。采用离 线的方式对现场测得数据 进行 网络训练 ,得到 1 号支 腿的训练误 差曲线 如图 3所示 。 训练 后误 差值 为0 . 0 0 0 3 8 1 3 9 8 目标值 为0 .0 1 |. 图2 B P神经网络结构 图3 训练误差曲线 3 模 糊控 制器 设计 针 对 4条 调平 支腿 耦合 和 P L C的控制 特点 ,提 出一种基 于 P L C的模 糊 控制方 法 ,将 多变 量模 糊控 制器分解成 4个多输入单输出的模糊控 制器 ,其控制 功能 由 P L C程 序实 现 ,实现 了 自动调 平 的模糊 解耦 控制 。 将平台的倾斜平面和最高点所在的水平平面按追 踪周期分为 n个离散平面 ,对于模糊控 制器来说 ,将 每个离散平面所对应的角度值 、 卢 1 , 2 , 3 , ⋯, n 作为给定值。调整除最高支腿外的其他 3条支腿, 通过控制动作时间来调节支腿的高度,从而调整平台 收稿 日期 2 0 0 9 0 51 2 基金项目山西省 “ 先进制造技术”重点实验室基金项目 S Z Z 0 7 0 8 作者简介何林立 1 9 8 5 一 ,硕士研究生 ,研究方 向为模式识别与智能系统。电话 0 3 5 1 3 6 2 7 3 5 0 ,1 3 8 0 3 4 6 4 1 8 0 。 E ma i l 1 7 23 35 2 6 0 qq .c o rn 。 第 1 0期 何林立 等 模糊神经网络在液压调平机构中的应用 6 9 水平度 。以两个角度值的偏差 E 、 和偏差变化 E C 、E c 作 为 输 入 ,3条 支腿 的 行 程 调 节 量 △ 、 A h 、A h 作 为输 出 ,根据模 糊控制 器 自身的解耦 性 特 点 ,通过模 糊关 系方 程 分解 ,在控 制结 构 上 实现 解耦 ,即将多输入 一多输 出的模糊控制器分解成若 干个 多输 入 一单 输 出 的模 糊 控 制 器 。如 图 4所 示 , 该 系统 控制器 由 3个多 输 入单 输 出 的模糊 控 制器 组 成。 d/ dl 模 糊 I t - - - _一 巫皆 圈 守 三 i 呈 △ l 撑 I A t 4 l 图 4 模糊控制器结 构图 4仿真实验与结果分析 规则库一 第 一 个 四输入 单输 出控 制 规则 如 F 1 I F E P M AN D E 8 ECBP,THEN H2P L; 2 I F E . P M A N D E B E CB0,THEN H2P M ; 3 I F E P M A N D E B ECBP,THE N H2PS; P M AND EC P AND PM AND EC P AND P M AND EC 0 AND 规则库二和规则库三与规则库一类 似。 选取预测后动作时间 ,并在程序控制中运用了模 糊控制算法进行调平 ,现场实验数据见表 1 。 表 1 试验数据 角度值 角度值 采集次序 采集次序 卢 1 7 6 51 . 5 4 2 . 4 1 . 2 2 3 3 .8 22 . 3 5 0. 9 0. 5 3 8. 5 5 . 7 5结 语 针对某 雷达车 液压 自动调 平 系统 ,利 用神 经 网 络来辨识系统因不确定因素引起的控制偏差 ,找 出 自动调平过程中行程调节量 h 、流量 q 、负载 、支 腿动作时间 t 的函数关 系,在此基础上设计 了模糊 控制器。现场运行数据表明,运用该控制方案设计 的自动调平系统能在安装调试 中减少实验次数 。正 常工况下 ,该方法能在满足调平精度 的前提下最大 程度的节省调平时间,并可以在各种调平机构中加 以推广 。 参考文献 【 1 】任作新, 张艳兵 , 姚舜才. 升高低点调平技术研究 [ J ] . 华北工学院学报, 2 0 0 4 , 2 5 3 2 0 1 2 0 3 . 【 2 】盛英仇, 原鹰. 6腿支撑液压式平台 自动调平算法 [ J ] . 西安电子科技大学学报, 2 0 0 2, 2 9 5 5 9 3 5 9 6 . 【 3 】 单潮龙 , 马伟明, 贲可荣, 等. B P 人工神经网络的应用及 其实现技术[ J ] . 海军工程大学学报 , 2 0 0 0 , 9 3 4 1 6 2 2. 【 4 】D a s g u p t a B , Mr u t h y u n j a y a T S . T h e S t e w a r t P l a t f o r m M a n i p u l a t o r [ J ] . Me c h a n i s m a n d Ma c h i n e T h e o r y , 2 0 0 0 , 3 5 1 1 5 4 0 . 【 5 】焦李成. 神经网络系统理论[ M] . 西安 西安电子科技大 学出版社 , 1 9 9 0 . 上接第 8 2页 参考文献 【 1 】李圣清, 罗飞. 电力谐波研究现状及综合治理方法综述 [ J ] . 湖南工业 大学 学报 , 2 0 0 7 , 2 1 1 7 4 7 8 . 【 2 】张学武 , 闫萍. 电力系统谐波分析及仿真研究[ J ] . 计算 机仿真, 2 0 0 5 9 1 9 5 2 0 0 . 【 3 】王海东 , 禹成七, 王黎冬 , 等. 电能质量在线监测系统的 研究[ J ] . 华北电力大学学报, 2 0 0 4 , 3 1 4 2 9 3 1 . 【 4 】杜广宇, 陈小桥, 万世田. 锁相倍频和准同步采样法在谐 波测量 中的应用 [ J ] . 武 汉大学学 报 工学版, 2 0 0 1 1 0 3 9 4 3 . 【 5 】于海生, 潘松峰. 基于复序列 F F I 、 和锁相原理的电参数 测量 [ J ] . 电网技术, 2 0 0 0 3 5 9 6 1 . 【 6 】余晓明, 吴捷, 王世闻, 等. 基于 D S P的通用 F 丌 算法在 电网谐波检测 中的应用 [ J ] . 北京联合大学学报 , 2 0 0 7 9 2 8 3 2 . 【 7 】李正军, 杨洪军, 宋晓庆. 新型电力网络仪表的谐波测量 方法与实现[ J ] . 电力系统及其 自动化学报 , 2 0 0 6 6 2833. 【 8 】李阳, 傅仲文, 李娇群, 等. 锁相环在有源电力滤波器中 的应用[ J ] . 天津科技大学学报 , 2 0 0 5 9 5 8 6 0 . 【 9 】殷庆平 , 牛晓平. 电力系统谐波测量中频谱泄漏问题的 研 究[ J ] . 工矿 自动化 , 2 0 0 7 8 2 8 3 0 . 【 1 0 】王兆安, 杨君, 刘进军. 谐波抑制功率和无功功率补偿 [ M] . 北京 机械工业出版社, 1 9 9 8 . 【 1 1 】 李圣清. 有源电力滤波技术及其补偿特性的研究[ D ] . 长沙 湖南大学 , 2 0 0 5 . 【 2 2 】 何学辉, 苏涛. T M S 3 2 0 V C 5 4 0 2 D S P 与串行 A D 7 3 3 6 0 A / D转换器的接 口技术[ J ] . 电子技术应用, 2 0 0 3 1 1 6 77 0. 【 l 3 】 张韧 , 方少元 , 冯刚. 用 T L 1 6 C 5 5 0 C芯片实现 D S P与 P c机的串行通信[ J ] . 电子工程师, 2 0 0 5 1 5 1 5 3 .
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