基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器視覺測量的并行控制系統(tǒng)研究.pdf

1、柔性物料高速加工時產(chǎn)生的變形，采用單純的閉環(huán)反饋，往往造成較嚴(yán)重的振蕩，難以進(jìn)行實時補償，嚴(yán)重影響加工效率。而采取前饋控制方式時往往只能采用一些經(jīng)驗數(shù)據(jù)進(jìn)行加工前修正，誤差較大。 本文為克服單純前饋與單純反饋控制的缺點，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計算機視覺測量技術(shù)，以絎縫機為典型的研究對象，對柔性物料的位置變形采用前饋與反饋結(jié)合的方法。在加工每一針前根據(jù)設(shè)定軌跡、運動參數(shù)、物料材質(zhì)、當(dāng)前加工位置等先用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到加工點粗略的變形量，對加

2、工軌跡進(jìn)行預(yù)補償。加工時動態(tài)采集加工點的局部圖像，經(jīng)數(shù)字圖像處理得到加工點實際坐標(biāo)與設(shè)定坐標(biāo)的偏差值，一方面將所得值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出樣本，結(jié)合相關(guān)參數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行在線培訓(xùn)，另一方面將此偏差值與加工點設(shè)定坐標(biāo)之和(即加工點實際坐標(biāo))用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行預(yù)補償，求出其與針頭實際位置的差值作為PID控制器的輸入，從而提高控制系統(tǒng)的動態(tài)特性，實現(xiàn)快速精確絎縫的自動化加工。 本文對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID的并行控制進(jìn)行了MATLAB仿