基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細(xì)紗機(jī)自適應(yīng)控制系統(tǒng)研究.pdf

1、我國(guó)紡織工業(yè)發(fā)展日趨加快,高檔細(xì)紗機(jī)的需求越來(lái)越大,但是從國(guó)外進(jìn)口高檔細(xì)紗機(jī)價(jià)格高昂,因此迫切需要國(guó)內(nèi)研發(fā)出成熟高檔的細(xì)紗機(jī),從而大大提高細(xì)紗機(jī)的性價(jià)比。由于細(xì)紗機(jī)控制系統(tǒng)存在著非線性和不確定性,所以傳統(tǒng)的PID控制方法在實(shí)際的細(xì)紗機(jī)控制中不能得到很好的控制效果,而將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于細(xì)紗機(jī)控制中為解決這個(gè)問(wèn)題提供了新的方法。
　　針對(duì)傳統(tǒng)的細(xì)紗機(jī)控制系統(tǒng)中存在的問(wèn)題,本課題將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID智能控制器應(yīng)用于細(xì)紗機(jī)控制系統(tǒng)中來(lái)達(dá)到更好的

2、控制效果,以適應(yīng)高檔細(xì)紗機(jī)的需要。在分析細(xì)紗機(jī)控制系統(tǒng)原理的基礎(chǔ)上,采用無(wú)刷直流電動(dòng)機(jī)作為細(xì)紗機(jī)的主電機(jī),取代傳統(tǒng)的交流電機(jī)加變頻調(diào)速模式,以實(shí)現(xiàn)節(jié)能的目的。
　　本文在深入研究傳統(tǒng)細(xì)紗機(jī)控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,引入了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制方法。針對(duì)常見(jiàn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的不足,提出了一種新的改進(jìn)方法。該方法利用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù),設(shè)計(jì)出人機(jī)界面平臺(tái)并對(duì)主電機(jī)進(jìn)行離線辨識(shí),建立其參考模型,再采用RB

3、F神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線算法在線辨識(shí)主電機(jī),獲得控制器參數(shù)在線調(diào)整信息,由單神經(jīng)元控制器完成控制器參數(shù)的自學(xué)習(xí),從而實(shí)現(xiàn)控制器參數(shù)的在線調(diào)整。由于MATLAB提供的RBF實(shí)現(xiàn)算法具有自適應(yīng)確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和無(wú)需人為確定網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值的優(yōu)點(diǎn),因此減少了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的隨機(jī)性,提高了訓(xùn)練精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該控制系統(tǒng)具有較高的魯棒性和控制精度,滿足本研究的要求。
　　在理論分析和仿真研究的基礎(chǔ)上,本文還重點(diǎn)介紹了以PLC和DSP為核心控制器的智能控制系統(tǒng)的