基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的鉆桿排放控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
【圖文】:
整,使本控制器既有模糊神經(jīng)網(wǎng)邐/2(ij)邋=邋exp)-[/;((i) ̄Ci,'12)邐(2)逡逑絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),又可充分發(fā)揮PID控制器的控制優(yōu)勢(shì)[7]。邐?2逡逑其中,i=l,邋2;邋j=l,邋2,邋...6。和Cij分別表示為標(biāo)準(zhǔn)差逡逑3改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制邐和均差。逡逑3.1控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)邐(3邋)第三層。次層的輸出值為由上一層中的模糊量?jī)蓛慑义媳疚慕Y(jié)合鉆桿排放控制系統(tǒng)的構(gòu)建,將鉆桿搬運(yùn)機(jī)械手邐相乘的值得到。因此,本層的活化函數(shù)可表示為:逡逑的位置作為被控變量,如圖2所示為模糊神經(jīng)PID控制系統(tǒng)邐f山,Q邋=邋f八說八逡逑結(jié)構(gòu)圖。邐/,㈦=辦(以),...;^々)]逡逑邐邋邐邋其中邋k=l,邋2,邋3,邋4,邋5,邋6。逡逑rU(t)邐■邋-邋■■邐 ̄|邐(邋4邋)第四層。次層輸出是PID控制器的工藝參數(shù),本層逡逑?邐丨.0-1邋.誤差的輸出值為上一次的輸出值乘以加權(quán)值得到。因此,本層的逡逑pH—神:經(jīng)—[p遞剛絡(luò)卜 ̄輸出可表示為:逡逑山邐T邋T邋w邐-i邐yik)邐/4(1)邋=A:p邋=邋f]w(lj)逡逑^邐邋ft邋(2)邋=ki邋=邋Y,w邋(2邋j)邋-f3邋0')逡逑J:l邐(4)逡逑圖2模糊神經(jīng)PID控制結(jié)構(gòu)圖邐⑶=kd邋=邋iwi3,j).fi{j)逡逑圖2中r?yàn)樯衔粰C(jī)輸人的機(jī)械手的位置,e和ec分別邐PID控制器^目標(biāo)函數(shù)為:逡逑表示位置誤差和位置誤差變化率,y表示移動(dòng)機(jī)械手的實(shí)際邐</(fc)=e2⑷/2邋=卜(fc)_2/⑷12/2邐(5)逡逑輸出。邐上式中r(k)為期望的輸出值。逡逑3.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)邐3.3動(dòng)態(tài)遞歸網(wǎng)絡(luò)模型
控制器^目標(biāo)函數(shù)為:逡逑表示位置誤差和位置誤差變化率,y表示移動(dòng)機(jī)械手的實(shí)際邐</(fc)=e2⑷/2邋=卜(fc)_2/⑷12/2邐(5)逡逑輸出。邐上式中r(k)為期望的輸出值。逡逑3.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)邐3.3動(dòng)態(tài)遞歸網(wǎng)絡(luò)模型辨識(shí)逡逑本文所設(shè)計(jì)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要分為4層。第I層表示邐本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部狀態(tài)反饋對(duì)被控系統(tǒng)的非線性逡逑輸人層;第2層表示為模糊化層;第3層表示模糊推理層;邐行為進(jìn)行描述,利用了模糊控制的在線辨識(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)控鉆桿排逡逑第4層則為位置輸出層。如圖3所示為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖,邋放系統(tǒng)的模型,如圖4所示,建立了一個(gè)三層的遞歸神經(jīng)網(wǎng)逡逑結(jié)構(gòu)為2-6-6-3方式。邐絡(luò)結(jié)構(gòu)。逡逑輸入邐模糊邐模^邐輸出邐圖4遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逡逑p邐m邐推理層邐層逡逑B邐£邐三層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點(diǎn)之間都具有動(dòng)態(tài)遞歸的逡逑圖3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)邐連接性,因此,輸人輸出關(guān)系可表示為:逡逑GO邋I智能機(jī)器人逡逑
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本文編號(hào):2734464
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