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推送系统的模糊神经网络控制
作者:xingyang 时间:2010-12-02
轴承及轴承相关技术文章(轴承型号查询网提供) 关键字:轴承,网络控制 1 前言 铸造行业的机械化与自动化是铸造生产的一个十分重要的课题,它是保证铸件质量和提高劳动生产率的关键性措施〔1〕。 推送系统在铸造自动线中占有十分重要的地位。近十年来,我国自行设计和生产的数十条铸造自动线中,都不同程度地存在推送系统推送与缓冲不同步的问题,严重制约着铸造自动线的进一步推广应用,而对进口的近百条各种类型铸造自动线进行国产化时,推送系统的性能将受到国产元器件可靠性的影响。因此,研究推送系统的位置跟踪问题显得特别重要〔2〕。 由于铸造自动线工位多,现场工况复杂,必须采取有效的控制策略。2 铸造自动线对推送系统的要求 典型的铸造自动线结构和工艺流程如图1和图2所示。[img]http://www.jinkouzc.com/0904022135554620.bmp[/img]1.电机B 2.机械机构 3.齿条 4.推头B 5.砂箱6.小车 7.机械手 8.推头A 9.机械机构 10.电机A图1 铸造自动线结构[img]http://www.jinkouzc.com/0904022136051401.bmp[/img]图2 铸造自动线工艺流程 由工艺流程可知,推送系统必须满足以下要求: (1)必须严格保证输送道上各工位的定位精度,否则机械手无法准确地提起和搬走砂箱,造型机也无法完成造型。 (2)运行过程中,要保证两端推头的跟踪精度,否则将造成砂箱之间的相互撞击,从而影响推送速度的提高并损坏推送系统。 根据以上要求,我们构造了全闭环控制的位置跟踪系统,使A推头跟踪由计算机设定的参考位移曲线,B推头跟踪A推头的输出。3 模糊神经网络(FNN)控制器 控制系统的设计主要是控制器的构造,根据本系统的特点,我们用模糊神经网络控制器对系统实施控制。神经网络是典型的黑箱式学习模式,输入输出关系无法用被人接受的方式表示出来,而模糊系统是建立在容易被人接受的“if…then…”表达方法之上的,把两者的优点结合起来,就构成了模糊神经网络。 (1)模糊神经网络的实现 模糊神经网络等价结构图如图3所示。[img]http://www.jinkouzc.com/0904022136159830.bmp[/img]图3 模糊神经网络等价结构 模糊系统进行模糊逻辑运算的过程〔3〕: ①确定输入变量xi:本系统i=1,2,x1对应e,x2对应ec. ②规则推理:IF e为Aki AND ec为Bki,则u为Cki其中:Aki,Bki,Cki为对应e,ec,u的模糊子集,k代表第k条规则。 ③确定模糊输出:[img]http://www.c-cnc.com/news/file/2008-8/200884161355.gif[/img]式中:μk代表第k条规则的适用度。 (2)基于BP算法的FNN学习 我们选取对称、全交迭的三角形隶属函数。 网络的学习采用误差反向传播方法进行。假设网络的实际输出为u,理想输出为ud,被控对象的实际输出为y,标准信号为yd。 ①权值Wij的调整 定义准则函数为E=(yd-y)2/2,设网络权值学习规则为:[img]http://www.c-cnc.com/news/file/2008-8/200884161425.gif[/img] (1)W(t+1)=W(t)+η([img]http://www.c-cnc.com/news/file/2008-8/200884161445.gif[/img])+β.〔W(t)-W(t-1)〕(2) 在式中,η为学习率,0<η<1;β为平滑因子,0<β<1;t为采样时刻,要求W(t+1)的值,只要求出[img]http://www.c-cnc.com/news/file/2008-8/20088416159.gif[/img]的值即可。在t时刻: [img]http://www.c-cnc.com/news/file/2008-8/20088416151.gif[/img] (3) 式中,上一篇:Edgecam中自定义刀具的流程
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