泵控缸电液位置伺服系统建模研究

针对泵控缸电液位置伺服系统存在非线性和时变性,从而难以对其精确建模的问题,研究了该系统机理建模和智能建模的方法。通过实验仿真表明,机理建模精度低、泛化能力差;模糊建模和BP神经网络建模可较好的拟合系统固有的非线性和时变性特性;基于遗传算法的BP神经网络较好的解决了BP神经网络易陷入局部最小的问题,具有建模精度高、泛化能力好的特点。

某扫雷车扫雷犁电液伺服系统辨识与控制

针对某扫雷车扫雷犁电液伺服系统存在非线性及时变性的问题,研究了其辨识和控制方案。提出了离线训练与在线微调相结合的神经网络辨识方案,较好地解决了反向传播BP神经网络易陷入局部最小的问题,加速了网络的收敛速度,且离线训练后的权值参数为合理值,避免了在线微调时的振荡现象。研究了神经网络间接模型参考自适应控制方案,该方案利用神经网络在线辨识器为神经网络控制器实时提供梯度信息,使神经网络控制器的学习修正能够正常进行。仿真研究和样机试验结果证明了所提出辨识和控制方案的有效性和正确性。