【摘 要】
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针对重卷机组中张力控制系统存在参数时变、非线性等问题,引起张力控制模型仿真的复杂性,为简化实际应用中神经网络控制器构建的复杂性,本文结合Matlab、VC++工具建立了一种
【机 构】
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中国重型机械研究院有限公司,陕西西安,710032空军工程大学防空反导学院,陕西西安,710051;
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针对重卷机组中张力控制系统存在参数时变、非线性等问题,引起张力控制模型仿真的复杂性,为简化实际应用中神经网络控制器构建的复杂性,本文结合Matlab、VC++工具建立了一种可视化调节界面用以获得神经网络控制器.通过实际输出曲线同期望轨迹的误差对控制输入进行可视化调节,利用学习控制对控制输入做更进一步的优化,进而训练得到期望的神经网络控制器.为克服单纯采用神经网络控制造成的稳态误差,设计了切换策略用以实现不同偏差作用下神经网络控制器同PI控制器之间的切换.通过仿真验证了该方法的有效性.
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