基于神经网络的液压材料试验机系统自适应PID控制研究

简介

针对液压材料试验机运行过程的出现的精度不高、系统不稳定等问题,对该电液位置伺服系统进行了研究。首先建立了电液位置伺服控制系统的数学模型,运用Ziegler-Nichols传统PID整定方法进行了优化处理;此外设计利用了有监督Hebb神经网络学习算法,给出了基于Matlab语言的PID控制器的S函数,在此基础上建立了单神经元PID自适应控制器的Simulink仿真模型;在系统的稳定性和鲁棒性上,分别通过对传统PID控制方法或先进PID控制算法优化的系统动态性能进行了评价,并且进行了Matlab仿真模拟实验。研究结果表明:采用神经网络控制优化的电液位置伺服系统具有更好的稳定性和鲁棒性,优化解决了材料试验机运行过程中精度不高、系统不稳定的问题。