【摘要】： 徑向柱塞泵具有額定工作壓力高、易于變量、流量范圍大、結(jié)構(gòu)緊湊、容積效率高以及流量調(diào)節(jié)方便等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于礦山機(jī)械、化工機(jī)械、冶金機(jī)械等中高壓液壓系統(tǒng)當(dāng)中。在目前已有的液壓控制系統(tǒng)中大多選用PID、模糊PID、專家PID等作為其基本控制方法,而不同的控制系統(tǒng)對(duì)控制策略的需求也不盡相同,因此選擇一種合適的控制算法便成了建立電液比例徑向柱塞泵控制系統(tǒng)的重中之重。 本文采用PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制算法作為電液比例徑向柱塞泵控制系統(tǒng)的基本控制方法。在課題研究過(guò)程中,從壓力和流量?jī)蓚�(gè)方面建立了電液比例徑向柱塞泵控制系統(tǒng)的控制系統(tǒng)原理圖,并建立相應(yīng)的泵閥數(shù)學(xué)模型;研究了PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制算法的控制結(jié)構(gòu),以及其前向算法、反傳算法和權(quán)重值選取方式等內(nèi)容,并將已建立的電液比例徑向柱塞泵控制系統(tǒng)的泵閥數(shù)學(xué)模型結(jié)合于其中;在MATLAB中編寫相應(yīng)控制程序,對(duì)電液比例徑向柱塞泵控制系統(tǒng)進(jìn)行了過(guò)程仿真,并做出相應(yīng)的分析比較。 通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)分析,筆者將采用傳統(tǒng)PID控制方法的徑向柱塞泵變量控制系統(tǒng)和采用PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制方法的徑向柱塞泵變量控制系統(tǒng)進(jìn)行了比較。采用PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制方法后,控制系統(tǒng)具有穩(wěn)定性更高、穩(wěn)態(tài)誤差更小、抗外負(fù)載干擾能力更強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn);但是在動(dòng)態(tài)性能方面,響應(yīng)時(shí)間稍慢,但與此同時(shí)降低了超調(diào)量,減小超調(diào)時(shí)間。因此,我們可以得出結(jié)論采用PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制方法的徑向柱塞泵變量控制系統(tǒng)性能要優(yōu)于采用傳統(tǒng)PID控制方法的徑向柱塞泵變量控制系統(tǒng)性能。
【圖文】：

圖 1-1 徑向柱塞變量泵工作原理圖1-柱塞；2-轉(zhuǎn)子；3-襯套；4-定子；5-配流軸.4 本課題的思路及研究?jī)?nèi)容本課題的思路是：利用現(xiàn)有的具有成熟技術(shù)水平的徑向柱塞泵及電液比例閥研究基礎(chǔ)；運(yùn)用 PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制算法作為對(duì)系統(tǒng)壓力和流量控制的基本算過(guò)在 MATLAB 中建立控制模型，以實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)建模仿真；從而通過(guò)仿驗(yàn)分析，并對(duì)比傳統(tǒng)的 PID 控制方法，探討新的 PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制算法對(duì)電例徑向柱塞泵控制系統(tǒng)的應(yīng)用價(jià)值及前景。本文以 JBP 系列徑向柱塞泵及相關(guān)電液比例閥構(gòu)成控制系統(tǒng)基礎(chǔ)。本論文主要研究?jī)?nèi)容：1、設(shè)計(jì)基于電液比例閥、JBP 系列徑向柱塞泵所構(gòu)建的仿真控制系統(tǒng)，以便系統(tǒng)的壓力和流量控制過(guò)程。

了具有比例、積分、微分功能的神經(jīng)元，從而將 PID 控制規(guī)之中[4]。PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是一種多層前向型神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，它與同之處在于，其隱含層是由比例元、積分元和微分元組成的，—輸出函數(shù)分別為比例、積分和微分函數(shù)，既有靜態(tài)的又有動(dòng)的各層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、連接方式和連接權(quán)重初值都是按 PID 控行設(shè)定；其采用誤差反向傳播算法修改連接權(quán)重，通過(guò)在線訓(xùn)標(biāo)函數(shù)達(dá)到最優(yōu)值。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)形式可以隨著網(wǎng)絡(luò)輸出量個(gè)數(shù)的增加而進(jìn)行一個(gè)三層前向神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，為 2×3×1 結(jié)構(gòu)，它的輸入層有兩輸入信息；它的隱含層有三個(gè)神經(jīng)元，分別為比例元、積分元、積分和微分運(yùn)算；它的輸出層只有一個(gè)神經(jīng)元，，完成控制規(guī)構(gòu)形式可見(jiàn)圖 2-1 所示。
【學(xué)位授予單位】：南華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TH322

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2647284