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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)

發(fā)布時(shí)間:2020-06-29 22:48
【摘要】:本文為克服鉆桿在排放過程中存在的非線性問題和保證鉆桿在排放過程中運(yùn)動(dòng)的平穩(wěn)性。本文采用魯棒控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器相結(jié)合的實(shí)時(shí)控制器來(lái)保證所設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和控制效果。構(gòu)建的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器,可用于實(shí)時(shí)辨識(shí)被控對(duì)象模型,并提供非線性關(guān)系的動(dòng)態(tài)模型。通過實(shí)驗(yàn)仿真表明本文所設(shè)計(jì)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器具有良好的動(dòng)態(tài)特性和魯棒性。
【圖文】:

結(jié)構(gòu)圖,控制結(jié)構(gòu)圖


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

結(jié)構(gòu)圖,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


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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