本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輪帶系統(tǒng)橫向振動的變結(jié)構(gòu)控制

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【摘要】：輪帶驅(qū)動系統(tǒng)具有結(jié)構(gòu)簡單,傳遞動力遠,制造成本低,過載保護等優(yōu)點,因此被廣泛應(yīng)用于各種機械設(shè)備中。然而在其高速運動過程中出現(xiàn)的振動問題會影響系統(tǒng)的性能,阻礙了它在某些工程領(lǐng)域中的應(yīng)用,所以有必要研究一些控制手段來對輪帶系統(tǒng)的振動進行抑制和消除。輪帶系統(tǒng)中的皮帶由于不承受抗彎力,自身重力小,且沿著軸向拉力方向運動,故可以簡化為軸向運動弦線模型。因為軸向運動弦線的結(jié)構(gòu)簡單,所以一般采用主動控制方法來抑制其橫向振動�；Ｗ兘Y(jié)構(gòu)控制對系統(tǒng)攝動及外部干擾具有較好的魯棒性,且具有快速響應(yīng)、無需系統(tǒng)在線辨識、物理實現(xiàn)簡單等優(yōu)點。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的在線學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,能逼近任意復(fù)雜的線性和非線性關(guān)系。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和滑模變結(jié)構(gòu)控制方法相結(jié)合,可以使系統(tǒng)在保持對攝動和外部干擾強魯棒性的同時盡量消除抖振。利用輪帶的橫向振動與作動器運動相耦合的理論,建立了輪帶作動器線性動力學(xué)方程。用離散指數(shù)趨近律設(shè)計變結(jié)構(gòu)控制器,并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)調(diào)整離散指數(shù)趨近律參數(shù),以減小系統(tǒng)抖振,改善系統(tǒng)的動態(tài)品質(zhì)和魯棒性能。仿真結(jié)果表明,所設(shè)計的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離散指數(shù)趨近律的變結(jié)構(gòu)控制器能有效地抑制作動器角位移的變化,從而間接達到了抑制輪帶系統(tǒng)橫向振動的目的。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練速度慢,容易陷入局部極小點,故采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來設(shè)計變結(jié)構(gòu)控制律。運用等效控制法和位置跟蹤法來設(shè)計系統(tǒng)的滑模變結(jié)構(gòu)控制律,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近變結(jié)構(gòu)位置跟蹤控制律,使系統(tǒng)運動逐步趨近位置指令函數(shù),實現(xiàn)了控制作動器運動狀態(tài)、抑制弦線橫向振動的目的。針對有外界附加激勵的輪帶系統(tǒng),結(jié)合輪帶的橫向振動與作動器運動相耦合的理論,建立了新的作動器線性常微分方程和輪帶橫向振動方程。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和離散指數(shù)趨近律來設(shè)計變結(jié)構(gòu)控制器�？紤]到常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點和不足,利用終極吸引子來改善BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能,提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度,防止訓(xùn)練陷入局部極小點。運用Matlab軟件進行仿真,結(jié)果表明,所設(shè)計的控制律有效地抑制了受控弦線的橫向振動。
【關(guān)鍵詞】：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 軸向運動弦線 滑模變結(jié)構(gòu)控制 橫向振動控制 離散指數(shù)趨近律
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP183;TH113.1
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-17
• 1.1 研究理論及意義8
• 1.2 國內(nèi)外研究進展8-15
• 1.2.1 線性振動分析8-10
• 1.2.2 線性振動控制10-12
• 1.2.2.1 頻域分析方法10-11
• 1.2.2.2 行波消去法11
• 1.2.2.3 時域分析方法11-12
• 1.2.3 非線性振動分析12-13
• 1.2.4 非線性振動控制13-15
• 1.2.4.1 Lyapunov方法13
• 1.2.4.2 滑模變結(jié)構(gòu)控制13-14
• 1.2.4.3 自適應(yīng)控制14
• 1.2.4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制14-15
• 1.3 特色與創(chuàng)新15
• 1.4 內(nèi)容概述15-17
• 第二章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和滑模變結(jié)構(gòu)控制17-28
• 2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17-21
• 2.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述17-18
• 2.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的激活函數(shù)18-20
• 2.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)20-21
• 2.2 滑模變結(jié)構(gòu)控制21-27
• 2.2.1 變結(jié)構(gòu)控制的基本概念21-23
• 2.2.2 變結(jié)構(gòu)控制的基本要素23-25
• 2.2.3 變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的動態(tài)品質(zhì)25-26
• 2.2.4 變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的設(shè)計26-27
• 2.3 本章小節(jié)27-28
• 第三章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輪帶系統(tǒng)的變結(jié)構(gòu)控制28-47
• 3.1 引言28
• 3.2 動力學(xué)方程28-33
• 3.3 控制律設(shè)計33-39
• 3.3.1 作動器動力學(xué)方程離散化34
• 3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離散指數(shù)趨近律34-36
• 3.3.3 變結(jié)構(gòu)控制器設(shè)計36-37
• 3.3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值調(diào)整37-38
• 3.3.5 滑模變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的收斂性分析38-39
• 3.4 仿真研究39-46
• 3.5 本章小結(jié)46-47
• 第四章 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輪帶系統(tǒng)的變結(jié)構(gòu)控制47-57
• 4.1 引言47
• 4.2 狀態(tài)方程47-48
• 4.3 等效控制器設(shè)計48-49
• 4.4 等效控制器的穩(wěn)定性49-50
• 4.5 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑�？刂破髟O(shè)計50-52
• 4.6 仿真研究52-56
• 4.7 本章小結(jié)56-57
• 第五章 有附加激勵的輪帶系統(tǒng)的變結(jié)構(gòu)控制57-72
• 5.1 引言57
• 5.2 動力學(xué)方程57-60
• 5.3 控制律設(shè)計60-63
• 5.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)控制器設(shè)計60-61
• 5.3.2 基于終極吸引子的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TABP)權(quán)值調(diào)整61-63
• 5.4 仿真研究63-71
• 5.5 本章小結(jié)71-72
• 總結(jié)和展望72-73
• 論文總結(jié)72
• 展望72-73
• 參考文獻73-77
• 致謝77-78
• 簡歷78

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本文編號：956943