基于神经网络的做动器系统辨识及控制方法研究

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海洋是人们生活中所需各种资源的重要来源之一,但是由于海洋资源开采的困难性,导致了其开采手段只能采取有限的几种手段,搭建海洋平台即是其中的一种重要手段。 安全性和可靠性是海洋平台的首要要求,为了建造安全的海洋平台,必须在建造之前进行完整的安全性测试,对此在实验室中建造了一个等同性平台模型,利用做动器模拟海洋浮冰对模型平台进行撞击,根据平台响应有针对性的对平台模型进行优化,以达到令人满意的安全性。 在整个实验体系中,做动器模拟海洋浮冰撞击模型平台的过程为实验的核心。为了真实完整的再现海洋平台的受力状况,做动器的模拟效果必须达到足够的精度。原有的做动器采用的是经典PID控制,控制系统包括控制箱与控制主机,由于其控制软件及软件环境在精度和稳定性上都不能达到预期的效果,所以必须对做动器的控制系统和操作环境做出全面改进和升级。 本文以长春试验机研究所300KN电液伺服试验机为基础,具体说明了系统改进升级的必要性和系统辨识过程。新系统平台为德国dSpace公司生产的基于MATLAB/Simulink的控制系统开发与测试平台,它实现了和MATLAB/Simulink的完全无缝连接。平台的改进与升级依赖于系统辨识,原有系统为未知系统,若要成功的升级到新平台并达到较好的控制效果,需要利用系统辨识理论对做动器模型进行辨识。文中针对以上问题详细阐述了神经网络与系统辨识的原理及系统实现过程,结果表明,改进后的系统比原系统在精度和稳定性上都有了较大提高,基本满足了试验要求。
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