[发明专利]基于神经网络辨识的舵机电液负载模拟器智能控制方法在审
| 申请号： | 201910053492.3 | 申请日： | 2019-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN109814383A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 刘晓琳;李卓 | 申请（专利权）人： | 中国民航大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 天津才智专利商标代理有限公司 12108 | 代理人： | 庞学欣 |
| 地址： | 300300 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于神经网络辨识的舵机电液负载模拟器智能控制方法。其包括由神经网络辨识器和神经网络控制器组成力控制器；神经网络辨识器采用BP神经网络算法，得到舵机电液负载模拟器辨识模型；以舵机电液负载模拟器辨识模型作为控制对象，神经网络控制器确定Adaline网络在线学习准则，输出系统控制电压等步骤。本发明采用神经网络辨识器对系统数学模型进行在线辨识，有效解决了参数时变、非线性因素干扰严重及常规网络结构缺陷的问题。采用神经网络控制器对系统控制策略进行实时调整，并结合神经网络辨识器与神经网络控制器的功能，综合提高系统的控制效果与控制品质。从而有效改善舵机电液负载模拟器的工作性能。 | ||
| 搜索关键词： | 负载模拟器 机电液 神经网络控制器 神经网络辨识器 神经网络辨识 辨识模型 智能控制 结合神经网络 系统控制策略 系统数学模型 非线性因素 工作性能 控制电压 控制对象 控制效果 力控制器 实时调整 输出系统 网络结构 网络在线 有效解决 在线辨识 辨识器 时变 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络辨识的舵机电液负载模拟器智能控制方法，所述的舵机电液负载模拟器包括力控制器(1)、加载伺服阀(2)、加载液压缸(3)、橡胶‑金属缓冲弹簧(4)、力传感器(5)和位移传感器(6)；其中：力控制器(1)与加载伺服阀(2)、力传感器(5)和位移传感器(6)相连接；加载伺服阀(2)依次通过加载液压缸(3)、橡胶‑金属缓冲弹簧(4)与舵机(7)相连接；舵机(7)分别与力传感器(5)和位移传感器(6)相连接；其特征在于：所述的控制方法包括按顺序进行的下列步骤：1)由神经网络辨识器(1.1)和神经网络控制器(1.2)组成力控制器(1)；2)神经网络辨识器(1.1)采用BP神经网络算法，根据力传感器(5)和位移传感器(6)输出的实际加载力信号F(n)进行在线辨识，从而得到舵机电液负载模拟器辨识模型；3)以上述舵机电液负载模拟器辨识模型作为控制对象，神经网络控制器(1.2)根据Adaline网络监督系统结构参数及多余力干扰的变化情况，将系统指令力与舵机电液负载模拟器辨识模型输出力之间的偏差作为误差信号，确定Adaline网络在线学习准则，神经网络控制器(1.2)的输出即为系统控制电压。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国民航大学，未经中国民航大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910053492.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
