随着机械行业飞速发展,单纯凭借机构所组成的机械正逐渐被一种以机电一体化集成系统所构成的新型机械所取代。因此,如何达到机械科学的更新对我们来说是一个非常严峻的挑战。
机械系统在实际的生产过程中会有多种因素影响其工作效率,在此仅针对其运行过程中所受的生产阻力这一因素进行研究,进而提出机械触觉机构系统。在此机械触觉机构系统中把系统运行过程中所受阻力作为研究对象,使此系统可以根据其阻力值大小、阻力变化率等因素进行自动调节,从而使其达到最适合的工作状态,提高其生产效率,并使其具有自我学习的能力。主要通过对BP神经网络与PID控制理论进行研究与分析,在此基础上,进一步把两者结合起来,即设计出一个基于BP神经网络的PID控制系统方法。将此控制方法作为机械触觉机构系统的控制部分,从而达到预期目标。在此控制方法中,通过给定数据进行训练进而得出所需的BP神经网络,从而使其可以根据输入的阻力值、变化率等因素的具体数值进而输出 PID控制时所需的P、I、D三个控制参数的分类结果,再通过此输出种类来选择 PID控制时所对应的P、I、D三个控制参数的具体数值,进而运用 PID控制直接输出到系统中。在最后设计一个单片机控制系统来实现此控制方法,从而可以更加直观的观测机械触觉机构系统的性能。
在分别对其进行理论研究与单片机硬件实现操作后,可以得出此基于BP神经网络的PID控制方法完全可以实现所预期的目标,并且可以使机械触觉机构系统的结构更加简单,使其性能更加实用。
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上传时间: 2022-09-29
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