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基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计
被引量：
1
1
作者
刘晓琳
兰婉昆
《科技创新与应用》
2020年第12期32-36,共5页
针对飞机舵机电液负载模拟器系统参数时变,存在非线性环节且多余力干扰影响系统性能指标的问题,设计一种基于神经网络的复合控制器。复合控制器采用基于PSO改进BP神经网络的方法设计神经网络辨识器来辨识系统数学模型,再用DRNN神经网络...
针对飞机舵机电液负载模拟器系统参数时变,存在非线性环节且多余力干扰影响系统性能指标的问题,设计一种基于神经网络的复合控制器。复合控制器采用基于PSO改进BP神经网络的方法设计神经网络辨识器来辨识系统数学模型,再用DRNN神经网络在线整定PID参数。实验结果表明,基于神经网络的复合控制器可以有效缩短系统响应时间,提高跟踪精度等系统性能指标。
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关键词
电液负载模拟器
PSO-BP
神经网络
辨识
drnn
神经网络
控制
下载PDF
职称材料
基于DRNN神经网络的双管液压减振器的车辆悬架振动研究
被引量：
3
2
作者
王飞
宁萍
+1 位作者
梅琼珍
刘祥
《机床与液压》
北大核心
2020年第16期153-157,共5页
为了提高车辆行驶的平顺性,采用DRNN神经网络PID控制车辆液压悬架系统,并对控制性能指标进行仿真。建立车辆液压悬架1/4简图模型,采用二阶微分方程式推导车辆悬架系统动力学方程,设计了双管液压减振器模型。分析主液压缸和辅助液压缸中...
为了提高车辆行驶的平顺性,采用DRNN神经网络PID控制车辆液压悬架系统,并对控制性能指标进行仿真。建立车辆液压悬架1/4简图模型,采用二阶微分方程式推导车辆悬架系统动力学方程,设计了双管液压减振器模型。分析主液压缸和辅助液压缸中流量变化特性,采用DRNN神经网络PID控制方式。在随机波形干扰的路况行驶中,通过MATLAB软件对车辆液压悬架系统控制效果进行仿真,并且与传统PID控制方式进行对比。结果显示:采用传统PID控制方式,在车辆液压悬架系统垂直方向上,轮胎位移、车身位移和车身加速度较大;而采用DRNN神经网络PID控制方式,在车辆液压悬架系统垂直方向上,轮胎位移、车身位移和车身加速度较小。采用DRNN神经网络PID控制方式,能够自适应调节车辆液压悬架系统参数,降低复杂路况对车辆的干扰,提高车辆行驶的平顺性和舒适性。
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关键词
车辆悬架
液压减振器
drnn
神经网络
PID
控制
仿真
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职称材料
题名
基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计
被引量：
1
1
作者
刘晓琳
兰婉昆
机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
出处
《科技创新与应用》
2020年第12期32-36,共5页
基金
天津市自然科学基金(编号:17JCYBJC18200)
中央高校基本科研业务费项目(编号:3122018C002)
+2 种基金
中国民航大学研究生科技创新基金项目(编号:201930)
中国民航大学大学生创新创业训练计划项目(编号:201910059120)
中国民航大学大学生创新创业训练计划项目(编号:201910059121)。
文摘
针对飞机舵机电液负载模拟器系统参数时变,存在非线性环节且多余力干扰影响系统性能指标的问题,设计一种基于神经网络的复合控制器。复合控制器采用基于PSO改进BP神经网络的方法设计神经网络辨识器来辨识系统数学模型,再用DRNN神经网络在线整定PID参数。实验结果表明,基于神经网络的复合控制器可以有效缩短系统响应时间,提高跟踪精度等系统性能指标。
关键词
电液负载模拟器
PSO-BP
神经网络
辨识
drnn
神经网络
控制
Keywords
electro-hydraulic load simulator
PSO-BP neural network identification
drnn
neural network control
分类号
V211 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于DRNN神经网络的双管液压减振器的车辆悬架振动研究
被引量：
3
2
作者
王飞
宁萍
梅琼珍
刘祥
机构
重庆科创职业学院
重庆交通大学
出处
《机床与液压》
北大核心
2020年第16期153-157,共5页
基金
重庆市教委科技项目(KJQN201805402)
重庆科创职业学院校级重点项目(18KC06)。
文摘
为了提高车辆行驶的平顺性,采用DRNN神经网络PID控制车辆液压悬架系统,并对控制性能指标进行仿真。建立车辆液压悬架1/4简图模型,采用二阶微分方程式推导车辆悬架系统动力学方程,设计了双管液压减振器模型。分析主液压缸和辅助液压缸中流量变化特性,采用DRNN神经网络PID控制方式。在随机波形干扰的路况行驶中,通过MATLAB软件对车辆液压悬架系统控制效果进行仿真,并且与传统PID控制方式进行对比。结果显示:采用传统PID控制方式,在车辆液压悬架系统垂直方向上,轮胎位移、车身位移和车身加速度较大;而采用DRNN神经网络PID控制方式,在车辆液压悬架系统垂直方向上,轮胎位移、车身位移和车身加速度较小。采用DRNN神经网络PID控制方式,能够自适应调节车辆液压悬架系统参数,降低复杂路况对车辆的干扰,提高车辆行驶的平顺性和舒适性。
关键词
车辆悬架
液压减振器
drnn
神经网络
PID
控制
仿真
Keywords
Vehicle suspension
Hydraulic shock absorber
drnn
neural network PID control
Simulation
分类号
U463 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的电液负载模拟器控制器设计
刘晓琳
兰婉昆
《科技创新与应用》
2020
1
下载PDF
职称材料
2
基于DRNN神经网络的双管液压减振器的车辆悬架振动研究
王飞
宁萍
梅琼珍
刘祥
《机床与液压》
北大核心
2020
3
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职称材料
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