基于α阶神经网络逆系统的液压活套解耦控制.pdf

基于α阶神经网络逆系统的液压活套解耦控制 本文提出了一种基于α阶神经网络逆系统的液压活套解耦控制方法。该方法通过建立液压活套系统动力学模型，并使用 Intertactor 算法对模型的可逆性进行分析。然后，将α阶神经网络逆系统与活套系统串联复合成伪线性系统，采用PSO-PID 控制器构成闭环控制回路。结果表明，基于神经网络逆控制的方法能获得良好的解耦效果，并且能克服系统模型的不确定性和参数的时变性对解耦效果的影响。该方法具有较强的鲁棒性和实时性，对液压活套系统的解耦控制具有重要的实际应用价值。 知识点： 1. 神经网络逆系统：神经网络逆系统是一种基于神经网络的逆系统，能够对液压活套系统进行建模和控制。 2. 液压活套系统：液压活套系统是一种复杂的非线性系统，具有参数时变性和不确定性。 3. α阶神经网络：α阶神经网络是一种特殊的神经网络，能够对液压活套系统进行建模和控制。 4. Intertactor 算法：Intertactor 算法是一种用于分析模型可逆性的算法，能够对液压活套系统的可逆性进行分析。 5. PSO-PID 控制器：PSO-PID 控制器是一种基于粒子群优化算法的PID 控制器，能够对液压活套系统进行闭环控制。 6. 可逆性分析：可逆性分析是指对液压活套系统的可逆性的分析，能够对系统的可逆性进行评估和优化。 7. 闭环控制：闭环控制是指对液压活套系统的控制，能够对系统进行实时监控和控制。 8. 鲁棒性：鲁棒性是指系统对外部干扰和不确定性的抵抗能力，能够对系统的鲁棒性进行评估和优化。 9. 实时性：实时性是指系统的实时响应能力，能够对系统的实时性进行评估和优化。 10. 解耦控制：解耦控制是指对液压活套系统的解耦控制，能够对系统进行解耦和控制。 本文提出的基于α阶神经网络逆系统的液压活套解耦控制方法能够对液压活套系统进行有效的解耦控制，并且具有较强的鲁棒性和实时性，对液压活套系统的实际应用具有重要的价值。