神经网络在压合过程中的应用

针对将圆锥体压入薄壁筒的控制技术中,对位移传感器和压力传感器在线实时检测及执行机构气液增力缸的控制问题,在分析受外界干扰的情况下,为保证系统的稳定性和收敛性,采用基于递推最小二乘法的多层前向神经网络算法,并对它的条件参数进行了一般性的推导。该神经网络为3层前向网络,其隐含层神经元数为10个,输出层神经元数1个。包括输出层与隐含层、输入层与隐含层间权的调整算法。用典型PID算法和神经网络的控制算法分别仿真结果可见,神经网络控制解决了压合过程纯滞后的非线性问题,达到了预期的技术要求。