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起重机模糊神经网络防摇摆控制仿真研究 被引量:4

Crane fuzzy neural network to sway control simulation study
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摘要 起重机起重过程中吊物摇摆系统模型的复杂性,非线性,时变性导致传统PID控制在此过程中存在控制效果不理想,控制参数难以整定等问题。利用模糊控制不依赖精确数学建模,以及神经网络的自学习性等优点。提出一种将起重机传统PID控制与模糊神经网络相结合的控制方法。通过仿真对比发现改进后的控制方法能够有效降低系统稳定的调节时间,吊装货物的摆幅也得到减少。 The swing of crane lifting process is complexity,nonlinear, time-varying cause the traditional PID control in this process control effect is not ideal,control parameters tuning difficult .So present a new method about that based on the traditional PID control optimization with fuzzy neural network control. Combine with the adventage of fuzzy control does not depend on the ac-curate mathematical modeling and the neural network self-learning etc. The simulation results that the improved control method re-duce the system adjusting time, crane swing angle is also reduced.
出处 《自动化与仪器仪表》 2014年第1期10-11,14,共3页 Automation & Instrumentation
关键词 PID控制 模糊控制 神经网络 防摇摆 PID control Fuzzy control Nerual network Anti-swing
  • 相关文献

参考文献6

  • 1黄凯..起重机自适应智能防摆控制方法及其仿真研究[D].南京林业大学,2007:
  • 2刘金琨.先进PID 控制及其MATLAB 仿真[M].北京:电子工业出版社,2012. 被引量:1
  • 3诸静编著..模糊控制理论与系统原理[M].北京:机械工业出版社,2005:518.
  • 4周品编著..MATLAB 神经网络设计与应用 最新版[M].北京:清华大学出版社,2013:400.
  • 5肖鹏,王冰.模糊神经网络技术在防摇控制系统中的研究与应用[J].机械制造,2005,43(2):16-18. 被引量:2
  • 6王玥媛..基于模糊控制的桥式起重机防摆研究[D].大连理工大学,2008:

二级参考文献3

共引文献1

同被引文献28

引证文献4

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