【摘 要】
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钢丝螺套装配过程是一个典型的非线性和动态过程,传统的装配控制方法难以保证自动装配质量的可靠性和一致性。系统的轻微扰动即会使装配力矩产生大幅波动,从而引起跳扣、卡滞
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,特种车辆及其传动系统智能制造国家重点实验室
【基金项目】
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国防基础科研项目(JCKY2018208C006),内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2018ZD09)
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钢丝螺套装配过程是一个典型的非线性和动态过程,传统的装配控制方法难以保证自动装配质量的可靠性和一致性。系统的轻微扰动即会使装配力矩产生大幅波动,从而引起跳扣、卡滞等。针对以上问题,提出一种基于自适应神经网络的扭矩跟踪控制算法。该算法利用动态神经网络对装配系统进行离线辨识,解决被控制对象变化引起的失稳问题。在装配过程中,动态神经网络通过在线学习,进一步提高辨识精度;同时利用RBF神经网络调节装配的速度,实现钢丝螺套装配力矩的在线自适应控制。动态神经网络和RBF神经网络协同进行在线系统辨识和实时控制,保证控制
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