本文選題：同步控制　切入點(diǎn)：起重機(jī)　出處：《機(jī)械設(shè)計(jì)與制造》2016年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用模糊推理功能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能對PID控制參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié),可以有效解決傳統(tǒng)PID控制參數(shù)無法在線整定的問題。針對液壓同步控制特點(diǎn),本研究把模糊神經(jīng)PID控制應(yīng)用于重型起重機(jī)單鉤雙卷揚(yáng)系統(tǒng),利用主從控制方法,完成從動(dòng)馬達(dá)對主動(dòng)馬達(dá)的跟蹤控制,使兩個(gè)馬達(dá)的轉(zhuǎn)速趨于一致。仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所用方法可以大幅減小同步誤差的幅度,有效解決雙卷揚(yáng)同步系統(tǒng)中存在的誤差較大問題,將誤差控制在允許范圍內(nèi),控制精度高,魯棒性能好,具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:The fuzzy inference function and the neural network self-learning function are used to adjust the PID control parameters, which can effectively solve the problem that the traditional PID control parameters can not be set online. In this paper, the fuzzy neural PID control is applied to the single hook and double winch system of heavy crane. By using the master-slave control method, the tracking control of the driven motor to the active motor is completed, and the speed of the two motors tends to be the same. The simulation and experimental results show that, The method can greatly reduce the amplitude of synchronization error, effectively solve the problem of large error in double hoisting synchronization system, control the error within the allowable range, have high control precision, good robustness, and have certain practical application value.
【作者單位】： 長春職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TH21;TP183

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本文編號(hào)：1572586