神经网络自组织模糊控制在同步收集装置的应用
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Application of Neural Network Self-organizing Fuzzy Control in Synchronous Collecting Device
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    摘要:

    为提高多电机运行的同步性以及在冲击干扰下电机控制的快速反应和鲁棒性,提出将神经网络的自组织 模糊控制融合进环形耦合控制策略中。建立同步收集装置的控制模型,给出环形耦合控制结构,分析传统PID 控制 和传统模糊控制的缺陷,并通过实验验证。实验结果表明,融合有神经网络模糊控制策略的环形耦合控制具有更高 的同步性和鲁棒性。

    Abstract:

    In order to improve the synchronization of multi-motor operation and the fast response and robustness of motor control under impact disturbance, the neural network self-organizing fuzzy control is integrated into the ring coupling control strategy. The control model of synchronous collecting device and the ring coupling control structure are established, the defects of traditional proportional-integral-derivative (PID) control and traditional fuzzy control are analyzed and verified by experiments. The experimental results show that the ring coupling control with neural network fuzzy control strategy has higher synchronization and robustness.

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陈 斌.神经网络自组织模糊控制在同步收集装置的应用[J].,2018,37(11).

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  • 收稿日期:2018-08-26
  • 最后修改日期:2018-10-11
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  • 在线发布日期: 2019-03-22
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