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J-GLOBAL ID：201602255198986547   整理番号：16A0320586

BPニューラルネットワークPID制御に基づく油圧制御システムの改善【Powered by NICT】

Improvement of hydraulic control system based on BP neural network PID control

著者 (5件)： Ni Hongqi (Coll. of Mechanical Engineering,Shenyang Univ. of Chemical Technol., Shenyang) ,  Wang Shuaijun (Coll. of Mechanical Engineering,Shenyang Univ. of Chemical Technol., Shenyang) ,  Wang Shuqiang (Coll. of Mechanical Engineering,Shenyang Univ. of Chemical Technol., Shenyang) ,  Wang Jianbin (Coll. of Mechanical Engineering,Shenyang Univ. of Chemical Technol., Shenyang) ,  Wang Fengshuang (Qinhuangdao North Metal Hose Co.,Ltd, Qinhuangdao)
資料名： Duanya Jishu  (Duanya Jishu)
巻： 40  号： 11  ページ： 67-70  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2549A  ISSN： 1000-3940  CODEN： DUJID9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 密閉プレスのスライダは工作物と接触した場合の変位の精密な制御を必要とし,閉じたプレスのための油圧サーボシステムの相対的正確な数学モデルを得るために大きな慣性,時変,高非線形とdifferentyの特性に基づいて,理想的な効果は,従来のPID制御器によって容易に達成することができない。従来のPID制御器,パラメータの最適な組合せとより正確なスライダ変位制御併用BPネットワークはスライダの実際の値の実時間検出を実現した,PIDパラメータを調整するためのニューラルネットワークのオンライン自己学習能力の助けを借りて種々の時間での値と誤差値を設定K_P,K_I,K_D,オンライン。BPネットワークの制御性能が従来のPID制御器より優れている。シミュレーション比較解析によって得た曲線は,BPニューラルネットワークのPID制御器は,油圧サーボ制御システムを効果的に改善できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 工作物 ,  サーボ制御 ,  *油圧制御 ,  *油圧 ,  プレス ,  サーボ系 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 制御性能 ,  学習能力 ,  オンライン ,  実時間 ,  変位制御 ,  スライダ ,  *PID制御 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 鍛造技術  (WC05020H) ,  プレス加工  (WC04050H)

タイトルに関連する用語 (3件)： BPニューラルネットワーク ,  PID制御 ,  油圧制御