【摘要】：文章以基于直線電機(jī)的數(shù)控機(jī)床X-Y平臺(tái)為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),進(jìn)行輪廓誤差控制技術(shù)的研究,設(shè)計(jì)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉耦合控制(back propagation neural network cross-coupling control,BPNN-CCC)器。在交叉耦合控制(cross-coupling control,CCC)的基礎(chǔ)上,分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論,并與PID控制相結(jié)合,設(shè)計(jì)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器,將其應(yīng)用在單軸控制與CCC上,在Matlab中搭建了BPNN-CCC的仿真模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該控制器有效減小了系統(tǒng)的輪廓誤差,并體現(xiàn)了自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的能力。
[Abstract]:In this paper, based on the X-Y platform of NC machine tool based on linear motor, the research of contour error control technology is carried out, and the BP neural network cross coupling control (back propagation neural network cross-coupling control, BPNN-CCC) is designed. On the basis of cross coupling control (cross-coupling control, CCC), the neural network is analyzed. The theory of the collaterals is combined with the PID control, and the BP neural network PID controller is designed, which is applied to the single axis control and CCC. The simulation model of BPNN-CCC is built in Matlab. The experimental results show that the controller effectively reduces the outline error of the system and embodies the self-learning and self-adaptive ability.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51575154) 安徽省科技攻關(guān)計(jì)劃資助項(xiàng)目(JZ2015AKKG0222)
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;TP273

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本文編號(hào)：2159530