【摘 要】
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针对电磁阀控气缸系统时变、非线性的特性,应用模糊神经网络整定PID参数。利用AMESim物理图形建模软件搭建被控对象的模型,应用MATLAB编写模糊神经网络PID的S函数,再联合MATL
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,微纳测控与低维物理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2006BAK03A24)
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针对电磁阀控气缸系统时变、非线性的特性,应用模糊神经网络整定PID参数。利用AMESim物理图形建模软件搭建被控对象的模型,应用MATLAB编写模糊神经网络PID的S函数,再联合MATLAB和AMESim对算法进行仿真,仿真结果表明模糊神经网络PID的适应性好、抗干扰能力强,性能优于常规PID。最后搭建实验平台进行了实验。实验结果表明,系统在不同环境下的控制精度高、响应快、过程平稳,满足阀门开度控制的要求。
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