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万能试验机神经元自适应控制策略的研究与实现

Research and implementation of neuron adaptive control strategy for universal-testing-machine
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摘要 设计并实现了万能试验机的测控系统,建立了试验机系统各组成部分的数学模型。在测量噪声、负载扰动等非线性因素以及试件材料性能不确定性因素的影响下,高精度万能试验机使用常规PID进行控制难以取得满意的效果。提出了积分分离单神经元自适应PID控制算法,实现了负荷、变形、位移的闭环控制。仿真实验表明,使用该算法可以达到快速响应和高精度的控制效果,具有良好的动态性能、自适应能力和较强的鲁棒性。 Measurement and control system of universal-testing-machine is designed and implemented, and the math models of the parts of the testing-machine system are described .Under the influence of the nonlinear elements of measurement such as noise, burden disturbance, as well as uncertain factor of test piece mechanical properties, high precision universal-testing-machine that is in control of conventional PID is hard to acquire satisfactory result.The integral separation serf-adaptive PID control algorithm based on single neuron is presented, furthermore the three closed-loop control of load, extension and displacement are realized.The simulation experiment outcome shows that using the scheme can attain rapid response and high definition effect and has good dynamic performance, serf-adaptive ability and strong robustness.
出处 《信息化纵横》 2009年第10期19-23,共5页
基金 2008年安徽省科技攻关计划(08010202037)
关键词 万能试验机 单神经元 自适应 比例积分微分 积分分离 universal-testing-machine single neuron serf-adaptive PID integral separation
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