【摘 要】
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该文对由比例阀和无杆气缸组成的气动位置系统进行了数学建模,通过计算机仿真研究了采用PID控制方法和神经网络PID控制方法控制该系统时的效果.仿真结果证明了所建数学模型的
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该文对由比例阀和无杆气缸组成的气动位置系统进行了数学建模,通过计算机仿真研究了采用PID控制方法和神经网络PID控制方法控制该系统时的效果.仿真结果证明了所建数学模型的正确性和神经网络PID控制方法的可行性.在仿真研究的基础上,该文还将神经网络PID控制方法用于气动比例位置系统的控制,设计实现了用微机控制的比例阀-缸缓冲定位系统.该系统具有结构简、抗污染能力强、使用维护方便、精度高等特点,可以实现活塞在气缸全行程任意位置上的缓冲定位.由于神经网络可在一定条件下逼近非线性,将神经网络的方法与PID控制的结构相结合,既发挥了PID控制算法简单、易于实现、可靠性高的优点,又解决了常规PID控制器只能用于线性系统的局限性.而神经网络的在线学习能力,又弥补了传统PID控制器在外界条件变化时参数不能在线调整的缺陷,使得系统具有较强的鲁棒性.在以抛物线作为缓冲曲线,用神经网络PID控制方法控制该系统时,定位精度可达±0.2nm,完全能够满足机械手的定位要求,具有较高的工程价值.
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