【摘 要】
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张力与转速是一对强耦合的被控量，在任何情况下减小因转速的变化而造成的张力瞬时变化是最为关键的一点。针对两电机驱动的张力伺服系统，采用解析式的方式给出其数学模型。基于该模型设计了BP神经网络PID控制器，对系统中的转速和张力变量进行自适应解耦控制。仿真结果表明，与常规PID定参数控制系统相比，该系统能够根据环境变化自动获得最优PID参数，对系统转速和张力实现了较好的解耦控制，具有良好的动静态性能及较
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人项目资助（202102307006）；
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张力与转速是一对强耦合的被控量，在任何情况下减小因转速的变化而造成的张力瞬时变化是最为关键的一点。针对两电机驱动的张力伺服系统，采用解析式的方式给出其数学模型。基于该模型设计了BP神经网络PID控制器，对系统中的转速和张力变量进行自适应解耦控制。仿真结果表明，与常规PID定参数控制系统相比，该系统能够根据环境变化自动获得最优PID参数，对系统转速和张力实现了较好的解耦控制，具有良好的动静态性能及较强的鲁棒性。
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