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《浙江工业大学》 2003年
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基于神经网络的试验机控制技术研究

朱发明  
【摘要】: 本论文在对试验机行业作了充分调研的基础上,通过阅读、分析及综合大量文献,进行了计算机控制技术应用于水泥压力试验机的研究。综合分析了环境因素对试验机性能的影响,在此基础上对其控制策略进行了研究、仿真。就当前研究的热门算法—神经网络控制算法应用于试验机加载控制进行了探讨,并应用BP神经网络PID算法对试验机简化模型作了仿真研究,从理论上证明其应用于实际系统的可行性。 第一章,综合论述了发展全自动微机控制水泥试验机的意义,阐述直接电液控制方法的优越性,并介绍了本文的主要研究方向和内容。 第二章,简要介绍试验机液压加载子系统的工作原理,建立液压系统开环数学模型进行仿真研究,并根据仿真结果分析静态工作特性,得到静态工作点,为动态模型的非线性仿真奠定基础。 第三章,在得出系统动态模型的状态方程后,对系统动态特性进行非线性仿真,并就环境因素变化对试验机工作特性的影响作了详细分析。 第四章,对PID控制策略进行概述,得出试验机应用数字阀闭环后的简化模型,并利用增量式PID算法进行仿真。 第五章,对水泥压力试验机工作过程进行简单介绍,利用控制软件对试验机进行实际加载;观察PID参数改变对实验结果的影响,同时进行参数调整;最后得出一组调定好的较为合理的PID控制参数,令加载过程较为理想。 第六章,系统地综述了神经网络自适应控制的研究进展,讨论了神经网络自适应的主要模型和算法,并就其存在的一些问题、应用与发展趋势进行了探讨。 第七章,详细描述了BP神经网络的具体结构及BP神经网络PID控制的具体算法实现,得出控制算法规律,将其应用于试验机模型,得到此算法下的控制输出,并与无PID控制及传统PID控制进行比较,证明此算法的可行性。 第八章,全文总结与后续展望。
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TH879

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 杨敏;电子万能材料试验机单神经元PID控制系统研究[D];扬州大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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2 张攀峰;可原位观测拉扭复合试验机的设计及动静态分析[D];吉林大学;2014年
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5 朱发明;基于神经网络的试验机控制技术研究[D];浙江工业大学;2003年
6 张宗政;大型船用构件力学性能测试平台冲击屈曲研究[D];江苏科技大学;2012年
7 刘麟;液压式万能试验机测控系统的智能化改造[D];电子科技大学;2010年
8 刘晓卉;120MN支座试验机横摆试验动态特性研究[D];西南交通大学;2011年
9 洪涛;基于数字阀的水泥压力试验机控制系统的研究[D];浙江大学;2002年
10 孙楠;电液伺服动态试验机控制系统设计及实验研究[D];吉林大学;2012年
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