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爆破扫雷器电液伺服系统是一典型的非线性系统,传统的建模与控制方法难以得到满意的控制效果。神经网络具有可以无限逼近任何非线性函数的能力,利用神经网络对非线性系统建模,可以克服传方法统建模的缺点。PID控制器根据偏差信号的比例、积分、微分设计而成,是最常用的一类控制器。模糊控制是一种基于语言型控制规则的控制,它不需要被控对象精确的数学模型,利用模糊规则可以实现PID参数的整定,以提高PID控制的性能。本文采用遗传神经网络方法对系统进行建模,并用模糊PID控制器对系统进行控制性能研究。论文首先介绍了某爆破扫雷器电液伺服系统的工作流程以及系统控制电路的组成,设计了系统的液压回路,并根据液压系统主要元件的参数和工作原理,在AMESim软件(?)Simulink软件中搭建了系统的联合仿真数据采集模型,两软件实现联合仿真得到系统的输入输出数据对。采用了径向基函数(RBF)神经网络、遗传算法(GA)优化径向基函数两个参数(GA-RBF2)以及遗传算法优化径向基函数三个参数(GA-RBF3)三种方法对爆破扫雷器电液伺服系统建模,并根据模型与实际输出均方根误差(RMSE)口两信号相同程度的信号间方差比(VAF)两个性能指标来比较模型的优劣,结果显示GA-RBF3算法得到的模型误差小,抗干扰能力强。最后,针对爆破扫雷器电液伺服系统的位置控制,采用了模糊自整定PID控制方法实现PID参数的整定,分别采用阶跃信号和正弦信号作为输入信号来模拟系统的工作状态,仿真后得到的系统的跟踪曲线和误差曲线图,结果显示该控制器有良好的控制效果,系统的响应速度等各项指标均能满足系统的性能要求。