基于单神经元复合整定的多余力抑制

来源 :中南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:zzt00007
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分析结构不变性原理与同步补偿的优缺点,建立加载系统的线性化模型,研究系统在干扰状态下的幅频特性,并针对电液负载模拟器位置同步补偿方法自适应能力的不足,提出一种基于单神经元的复合整定方案。该方案利用单神经元整定同步补偿环节中的增益系数,并通过复合算法对单神经元输出进行修正,以弥补整定过程中因系统幅频特性导致的震荡。研究结果表明:该控制方案实现了在不同频率变化下系数的最优整定,多余力被有效抑制。该方案优于传统的前馈补偿方法,整定迅速,且结构简单,自适应能力强,具有实际意义。 Analyze the principle of structural invariance and the advantages and disadvantages of synchronous compensation, set up the linearized model of the loading system, study the amplitude-frequency characteristic of the system under the disturbed state, and propose the solution to the shortage of adaptive ability of the position synchronous compensation method of electro-hydraulic load simulator Single neuron-based compounding regimen. In this scheme, the single neuron is used to set the gain coefficient in the synchronization compensation section and the single neuron output is corrected by the compound algorithm to make up for the oscillation caused by the amplitude-frequency characteristic of the system in the tuning process. The results show that this control scheme achieves the optimal setting of coefficients under different frequency changes, and the excess force is effectively suppressed. The scheme is superior to the traditional feedforward compensation method, with fast tuning, simple structure and strong adaptive ability, which is of practical significance.
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夏修龙,男,1964年8月出生,江西瑞昌人,中共党员。1988年江西医学院临床医学专业毕业,获学士学位。2006年获南昌大学硕士学位,2005年晋升为教授。现任九江学院医学部副部长,全国高职