發(fā)布時間：2018-07-12 19:24

  本文選題：空間微重力模擬育種平臺 + 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器��； 參考：《農(nóng)機化研究》2016年02期

【摘要】：在地面進行模擬的空間微重力育種平臺是一個隨機時變、強非線性的復(fù)雜系統(tǒng),無法精確建模,使得系統(tǒng)在較大工作范圍內(nèi)很難實現(xiàn)精確控制。為此,采用基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的具有自調(diào)整能力的、穩(wěn)定的自適應(yīng)控制器應(yīng)用于本系統(tǒng)研究:首先通過PID控制器快速調(diào)節(jié)參數(shù)值,使其恢復(fù)到理想的期望值附近,以此來初始化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);然后再用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線動態(tài)調(diào)整PID參數(shù)的控制方法,實現(xiàn)系統(tǒng)在完成三維空間微重力模擬育種試驗時所需的垂直地面Z向上的完全重力補償;最后,通過Mat Lab對系統(tǒng)的控制算法進行仿真研究。
[Abstract]:The space microgravity breeding platform, which is simulated on the ground, is a complex system with random time-varying and strong nonlinearity, which can not be modeled accurately, so it is difficult to realize precise control in a large range of work. Therefore, a self-adjusting and stable adaptive controller based on radial basis function neural network pid is applied to the research of this system. Firstly, the pid controller can quickly adjust the parameter value and make it return to the ideal expected value. The RBF neural network is initialized, and then the pid parameters are dynamically adjusted by the RBF neural network on line to realize the complete gravity compensation of vertical ground Z upward when the system completes the breeding experiment of 3D microgravity simulation. Finally, the control algorithm of the system is simulated by Mat Lab.
【作者單位】： 黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(E201132)
【分類號】：O231;S126

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2118227