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《中南大学》 2004年
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神经网络PID控制在汽车发电机性能自动测试系统的应用

易江义  
【摘要】:交流发电机是汽车的主要电器设备之一,其性能指标的合格与否关乎汽车安全大任。性能测试是发电机出厂前生产线上的最后一道且是最重要的一道工序,性能测试水平的高低直接影响产品质量和生产效率。 随着生产规模的扩大,生产技术水平的提高,产品型号的增加,客户对产品质量要求的提高,许多汽车电器生产厂商上世纪90年代引进或推出的测试装置与系统因受计算机容量、速度及国产测量仪器带接口功能少、数字控制器不具备自适应性等因素的影响或制约,在测试精度、速度与通用性等方面显露了很多不足,成为制约厂商生产规模进一步扩大与质量进一步提高的绊脚石。为此研发了“汽车交流发电机性能自动测试系统”(以下简称系统)。 论文在分析发电机工作原理与特性的基础上,对系统的整体设计方案作了介绍。论文的核心内容是闭环控制器的设计,为了增强系统的自适应性,闭环控制一改往常采用单一常规PID控制的技术,而将神经网络与PID控制相结合构造基于神经网络PID控制。论文详细阐述了BP神经网络在PID控制中的应用,对BP算法进行了有效改进,构造了一种基于改进型BP神经网络PID控制,并对其在系统中的应用进行了研究。 系统总体设计以工作节拍与测量精度为考虑重点,硬件选型先进合理,面板操作简单方便,软件设计功能完善,人机交互性强。目前,系统已稳定运行于汽车发电机生产线上。
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:U467

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 易江义;阳春华;周彩霞;;基于神经网络PID控制的自动化测试系统的开发与设计[J];工业控制计算机;2008年04期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 孙洁;神经网络PID算法在流量控制中的应用与仿真研究[D];合肥工业大学;2007年
2 谢金华;基于智能控制策略的切削颤振抑制研究[D];山东大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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2 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
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5 刘贵;精毛纺织品虚拟加工中的预报与反演模型研究[D];东华大学;2010年
6 覃海涛;交流伺服系统自调整技术研究[D];华中科技大学;2011年
7 许昕;基于滤波技术和粒子群优化的齿轮箱故障诊断研究[D];中北大学;2011年
8 王坚;牵引电机无速度传感器间接定子量控制研究[D];中南大学;2010年
9 王倩;高超声速飞行器飞行控制系统设计方法与仿真研究[D];复旦大学;2011年
10 李鹏;基于系统辨识的太阳能—相变蓄热新风供暖系统控制策略研究[D];北京邮电大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 苏毅;兰陵溪小流域生态系统健康评价研究[D];华中农业大学;2010年
2 杨亮;基于DSP的交流异步电动机变频调速技术研究[D];安徽工程大学;2010年
3 邢著荣;基于辐射传输模型和CHRIS数据反演春小麦LAI[D];山东科技大学;2010年
4 狄东晗;矿井风机监控保护系统研究[D];山东科技大学;2010年
5 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
6 胡扬超;基于模糊自适应PID压铸机控制系统的研制[D];郑州大学;2010年
7 田雨;柴油机电液调速技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 王芳;核动力装置运行虚拟仿真及控制[D];哈尔滨工程大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前9条
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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3 马戎;智能控制技术在炼钢电弧炉中的应用研究[D];西北工业大学;2006年
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7 徐芳;多稳定神经网络的动力学分析[D];电子科技大学;2011年
8 杨文宇;利用状态函数导数的脉冲神经网络新算法[D];大连理工大学;2013年
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10 尹丽子;基于动态模型的神经网络稳定性研究[D];山东师范大学;2011年
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1 杨立儒;基于神经网络的电路故障诊断的研究与实现[D];解放军信息工程大学;2010年
2 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
3 田鹏明;基于神经网络的振动主动控制研究[D];太原理工大学;2012年
4 姜宇;发动机裂解设备故障诊断技术的研究[D];吉林大学;2012年
5 邢远凯;基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用[D];浙江大学;2010年
6 高宝建;基于神经网络的月降水预报模型在洪泽湖的应用研究[D];南京信息工程大学;2012年
7 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
8 来建波;基于神经网络的路段行程时间预测研究[D];云南大学;2011年
9 闫超;基于BP神经网络的煤矿深埋硐室软岩流变参数反演分析[D];安徽理工大学;2011年
10 段成均;时滞神经网络稳定性分析[D];重庆交通大学;2011年
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