發(fā)布時(shí)間：2017-10-15 02:37

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的斗輪取料機(jī)的優(yōu)化控制研究

  更多相關(guān)文章： 斗輪取料機(jī) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 最近鄰聚類算法 RBF——PID控制

【摘要】：斗輪取料機(jī)是熱電廠、港口、礦山、冶金等各大行業(yè)連續(xù)裝卸物料不可或缺的重要設(shè)備。隨著能源、礦業(yè)、散料物流業(yè)的飛速發(fā)展，斗輪取料機(jī)自動(dòng)化和工作效率的研究，已成為相關(guān)領(lǐng)域科技工作者關(guān)注的熱點(diǎn)課題。 針對現(xiàn)有斗輪取料機(jī)的工作環(huán)境和機(jī)械運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)控制系統(tǒng)現(xiàn)狀，充分考慮斗輪取料機(jī)安全性、穩(wěn)定性，研究設(shè)計(jì)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID有機(jī)結(jié)合的控制系統(tǒng)，提高斗輪取料機(jī)的生產(chǎn)效率。主要研究內(nèi)容如下： 對于現(xiàn)有斗輪取料機(jī)的大車行走、懸臂旋轉(zhuǎn)、懸臂俯仰等幾個(gè)運(yùn)行環(huán)節(jié)多都采用分離時(shí)序控制而使斗輪取料不得不待時(shí)取料所引起效率不高的現(xiàn)象，本文設(shè)計(jì)了幾大機(jī)構(gòu)并行運(yùn)轉(zhuǎn)控制模式，以縮短斗輪取料時(shí)間，，提高生產(chǎn)效率。 深入研究斗輪取料機(jī)取料方式以及并行運(yùn)行的特點(diǎn)，建立斗輪取料機(jī)運(yùn)動(dòng)解析方程和子系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型。 深入研究RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最近鄰聚類學(xué)習(xí)算法，結(jié)合K均值聚類算法、熵值法、階梯步長和隱含節(jié)點(diǎn)刪除策略等對其進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)的最近鄰聚類算法不但可以簡化和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，而且提高了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率。根據(jù)此算法設(shè)計(jì)了改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器。 深入研究斗輪取料機(jī)的工作特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了斗輪取料機(jī)控制系統(tǒng)原理圖，同時(shí)將斗輪取料機(jī)子系統(tǒng)和斗輪取料機(jī)系統(tǒng)位置被控對象分別采用PID和改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器控制。經(jīng)MATLAB軟件仿真，驗(yàn)證了此控制方法不僅能夠?qū)崿F(xiàn)斗輪取料機(jī)解耦控制，而且能夠增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力。說明了此種算法對斗輪取料機(jī)控制系統(tǒng)的有效性。
【關(guān)鍵詞】：斗輪取料機(jī) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 最近鄰聚類算法 RBF——PID控制
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH24;TP273
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-21
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 斗輪取料機(jī)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 國外發(fā)展現(xiàn)狀11
• 1.2.2 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀11-13
• 1.2.3 斗輪取料機(jī)控制系統(tǒng)概況13-15
• 1.2.4 發(fā)展趨勢15-16
• 1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述16-20
• 1.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀16-17
• 1.3.2 基本類型17-18
• 1.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法特點(diǎn)18-20
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容20-21
• 第2章 斗輪機(jī)取料工藝及運(yùn)動(dòng)學(xué)解析21-35
• 2.1 斗輪機(jī)的基本結(jié)構(gòu)及取料工藝21-23
• 2.1.1 斗輪取料機(jī)的分類21-22
• 2.1.2 斗輪取料機(jī)的基本結(jié)構(gòu)22-23
• 2.1.3 斗輪取料機(jī)的工作原理23
• 2.2 斗輪取料機(jī)的取料工藝及技術(shù)參數(shù)23-29
• 2.2.1 旋轉(zhuǎn)分層取料23-24
• 2.2.2 定點(diǎn)斜坡取料24-25
• 2.2.3 等量取料研究25-26
• 2.2.4 技術(shù)參數(shù)26-29
• 2.3 斗輪機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)解析29-32
• 2.3.1 坐標(biāo)變換30-31
• 2.3.2 運(yùn)動(dòng)學(xué)反變換31-32
• 2.4 斗輪機(jī)子系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型32-34
• 2.4.1 斗輪機(jī)子系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)方式32-33
• 2.4.2 斗輪機(jī)子系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型33-34
• 2.5 本章小結(jié)34-35
• 第3章 斗輪取料機(jī)系統(tǒng)控制算法研究及改進(jìn)35-55
• 3.1 經(jīng)典 PID 控制原理35-38
• 3.1.1 模擬 PID 控制器35-36
• 3.1.2 數(shù)字式 PID 控制器36-38
• 3.2 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)38-40
• 3.3 傳統(tǒng)最近鄰聚類算法40-42
• 3.3.1 算法步驟41
• 3.3.2 算法缺陷41-42
• 3.4 改進(jìn)的最近鄰聚類算法42-47
• 3.4.1 聚類初始半徑的確定42-43
• 3.4.2 聚類中心的優(yōu)化43
• 3.4.3 熵值法改進(jìn)歐式距離43-45
• 3.4.4 階梯型步長在聚類半徑中的應(yīng)用45
• 3.4.5 隱節(jié)點(diǎn)刪除策略45-46
• 3.4.6 算法步驟46-47
• 3.5 改進(jìn)的混合學(xué)習(xí)算法47-49
• 3.6 斗輪取料機(jī)系統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)49-54
• 3.6.1 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID 控制器設(shè)計(jì)49-50
• 3.6.2 PID 控制參數(shù)整定原理50-51
• 3.6.3 Jacobian 信息辨識算法51-52
• 3.6.4 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID 控制特性仿真實(shí)驗(yàn)52-54
• 3.7 本章小結(jié)54-55
• 第4章 基于改進(jìn)算法的斗輪機(jī)系統(tǒng)控制研究55-68
• 4.1 引言55
• 4.2 斗輪機(jī)系統(tǒng)控制設(shè)計(jì)55-57
• 4.3 斗輪機(jī)系統(tǒng)控制實(shí)現(xiàn)57-67
• 4.3.1 斗輪機(jī)子系統(tǒng)控制實(shí)現(xiàn)57-58
• 4.3.2 斗輪取料機(jī)系統(tǒng)控制實(shí)現(xiàn)58-67
• 4.4 本章小結(jié)67-68
• 第5章 斗輪機(jī)系統(tǒng)控制仿真界面68-75
• 5.1 引言68
• 5.2 仿真界面設(shè)計(jì)68-69
• 5.2.1 MATLAB 介紹68-69
• 5.2.2 基于 MATLAB 的斗輪機(jī)系統(tǒng)控制仿真設(shè)計(jì)69
• 5.3 斗輪機(jī)系統(tǒng)控制 GUI 設(shè)計(jì)69-74
• 5.4 本章小結(jié)74-75
• 結(jié)論75-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果81-82
• 致謝82-83
• 作者簡介83

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1034606