BP神经网络PID在扭矩标准机上的建模与实现

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目前,国内静重式扭矩标准机在实际应用中往往使用传统的分段式控制逻辑,会导致检定校准过程单一、缓慢。对实验室一台3 000 Nm静重式扭矩标准机进行研究后,在控制精度保持不变、保证安全与仪器使用寿命的前提下,探索更加智能的静重式扭矩标准机控制系统的控制方法,设计了一套新型基于神经网络的比例积分微分(PID)自适应控制系统软件。将反向传播(BP)神经网络算法应用于PID控制器中,对伺服平衡系统增加BP神经网络的PID控制逻辑,建立被测扭矩传感器控制系统传递函数Simulink数学模型。通过S函数编辑M文件与Simulink联系,对静重式扭矩标准机控制系统进行Simulink仿真。使用组态王建立过程控制的对象连接与嵌入(OPC)通信服务器,使可编程逻辑控制器(PLC)组态软件与Matlab进行数据交换。新的自适应整定控制算法可以有效提高静重式扭矩标准机的使用时间效率,大幅缩短扭矩标准机各级扭矩加载时间,使控制智能化、自学习化。
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