【摘 要】
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为保证提高移栽机机械手行走速度的同时不失鲁棒性,选用直流电机作为驱动电机,并根据其动作时电流反馈、转速反馈、滤波、整流等多环节的传递函数简化模型设计了基于电流环和转速环的双闭环调速系统模型.引入BP神经网络自学习的控制策略,其中选取BP神经网络PID控制器取代转速环中的PI环节,并在Mat-Lab中采用S函数嵌套控制器模块的方式搭建了基于直流电机双闭环系统仿真模型.结果表明:比较加入BP神经网络算法优化前后的双闭环调速系统响应曲线,优化后的模型超调量由4.3％降为0,过渡时间由2s以上缩短至2s,电机调速
【机 构】
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石河子大学 机械电气工程学院, 新疆 石河子 832000;新疆生产建设兵团农业机械重点实验室, 新疆石河子 832003
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为保证提高移栽机机械手行走速度的同时不失鲁棒性,选用直流电机作为驱动电机,并根据其动作时电流反馈、转速反馈、滤波、整流等多环节的传递函数简化模型设计了基于电流环和转速环的双闭环调速系统模型.引入BP神经网络自学习的控制策略,其中选取BP神经网络PID控制器取代转速环中的PI环节,并在Mat-Lab中采用S函数嵌套控制器模块的方式搭建了基于直流电机双闭环系统仿真模型.结果表明:比较加入BP神经网络算法优化前后的双闭环调速系统响应曲线,优化后的模型超调量由4.3％降为0,过渡时间由2s以上缩短至2s,电机调速系统稳定性和鲁棒性得到提高,整排机械手启动时间更短、速度更快且能准确抓取目标.
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