改进型BP神经网络PID控制在自动化 测试装置中的应用研究
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空军航空维修技术学院科研基金资助项目(YB0609)


Application Study on Improved BP Neural Network PID Controller in Servomechanism
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    针对汽车交流发电机性能自动化测试装置中测试对象特性的多样性及测试环境的多变性,在进行测试条件参数调节的过程中,采用改进型BP神经网络PID控制器,实现PID参数的在线自整定,改善自动化测试装置的动态品质,从而有效提高发电机生产线的生产效率。介绍了改进型BP神经网络控制器的构成和算法实现,利用MATLAB对其在自动化测试装置中发电机速度调节进行了仿真研究,表明了方法的有效性。

    Abstract:

    Considering the variety of alternators’type and the changeability of test condition,an improved BP neural network PID controller is designed for the alternator servomechanism. During the process of test condition parameter improvement,PID parameters are adjusted adaptability and on line. This approach exhibits more significant dynamic performance and may improved greatly on efficiency of alternator product line. The improved BP neural network PID controller’s composition and it’s arithmetic are described. The simulation results on the application of adjusting alternater’s speed in the servomechanism show that this way is effective.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

易江义,周彩霞,刘楚达.改进型BP神经网络PID控制在自动化 测试装置中的应用研究[J].湖南工业大学学报,2007,21(1):84-88.

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  • 收稿日期:2006-11-17
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  • 在线发布日期: 2015-09-02
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