本文選題：混聯(lián)機(jī)構(gòu) + 動(dòng)力學(xué)模型�。� 參考：《中國機(jī)械工程》2016年08期

【摘要】：由于汽車電泳涂裝輸送用新型混聯(lián)機(jī)構(gòu)存在高度非線性和耦合性,因此難以實(shí)現(xiàn)高性能控制。為此,首先采用拉格朗日法推導(dǎo)該機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)模型。然后,在任務(wù)空間設(shè)計(jì)一種PD滑模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)控制器并進(jìn)行穩(wěn)定性證明。最后,對該控制器進(jìn)行了仿真,并將所得結(jié)果與PD滑�？刂破鞣抡娼Y(jié)果進(jìn)行比較。比較結(jié)果表明:該動(dòng)力學(xué)控制器通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制的作用有效解決了PD滑�？刂破鞔嬖诘膭×叶墩駟栴},使得汽車電泳涂裝輸送控制系統(tǒng)呈現(xiàn)良好的控制性能。
[Abstract]:Due to the high nonlinearity and coupling of the new hybrid mechanism for electrophoretic coating transportation, it is difficult to achieve high performance control. Therefore, the Lagrangian method is used to deduce the dynamic model of the mechanism. Then, a PD sliding mode neural network dynamic controller is designed in the mission space and its stability is proved. Finally, the controller is simulated and compared with the PD sliding mode controller. The comparison results show that the dynamic controller can effectively solve the severe buffeting problem of PD sliding mode controller by neural network feedforward control, and make the control system of automotive electrophoretic coating transportation show good control performance.
【作者單位】： 江蘇大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51375210) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(蘇政辦發(fā)[2014]37號) 鎮(zhèn)江市工業(yè)科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(GY2013062) 鎮(zhèn)江市京口區(qū)科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(jkGY2013002)
【分類號】：U468.2

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1 尚士忠;;混合動(dòng)力汽車結(jié)構(gòu)類型解析[J];黑龍江科技信息;2014年15期

2 ;[J];;年期

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本文編號：2039850