[发明专利]基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法有效
| 申请号： | 201710058781.3 | 申请日： | 2017-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN106759137B | 公开（公告）日： | 2018-10-16 |
| 发明（设计）人： | 曹阳;卢爱菊;邵建雄;朱波;方焱郴;黎明;段波;董盛喜;黄灿灿;张毅 | 申请（专利权）人： | 长江勘测规划设计研究有限责任公司 |
| 主分类号： | E02B7/20 | 分类号： | E02B7/20;G05B13/04 |
| 代理公司： | 武汉开元知识产权代理有限公司 42104 | 代理人： | 陈家安;刘琳 |
| 地址： | 430010 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法，包括步骤：1)定义闸门状态的关键数据：左右油缸行程偏差值ΔHc、闸门左右开度偏差值ΔH、闸门水封挤压度D、闸门噪声级别DB、闸门振动级别V；2)采集关键数据，设定误差分级标准；3)确定最佳误差范围；4)建立关键数据与油缸行程补偿值h的映射关系；5)建立初始BP人工神经网络模型，获得油缸行程补偿值h；6)将油缸行程补偿值h输出至闸门电气同步纠偏控制系统；7)进行人工神经网络训练，获得闸门运行最佳轨迹。本发明全面和准确的反映了闸门实际运行状态，解决了油缸行程检测值所反映的闸门状态与实际闸门状态不一致的问题，显著提高闸门运行同步精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工 神经网络 液压 闸门 行程 误差 补偿 方法 | ||
【主权项】：
1.基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法，包括如下步骤：1)定义闸门状态的关键数据，所述关键数据包括左右油缸行程偏差值ΔHc、闸门左右开度偏差值ΔH、闸门水封挤压度D、闸门噪声级别DB、闸门振动级别V；2)采集所述关键数据，并设定误差分级标准；3)确定所述关键数据的最佳误差范围，作为神经网络输出的期望值；4)建立所述关键数据与油缸行程补偿值h的映射关系；5)建立初始BP人工神经网络模型，将采集的所述关键数据输入BP人工神经网络模型，获得油缸行程补偿值h；6)将所述油缸行程补偿值h输出至闸门电气同步纠偏控制系统，采集闸门状态的关键数据；7)重复步骤5)～6)，进行人工神经网络训练，获得闸门运行最佳轨迹。
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