C32摩擦焊机的神经网络PID自适应控制研究

简介

针对C32连续摩擦焊机闭环控制系统的时变性、非线性控制精度较低以及稳定性较差等问题,研究一种BP神经网络与增量式PID控制器相结合的控制算法来提高系统性能。参考C32连续摩擦焊机实际运行参数,通过AMESim软件建立物理模型;结合Simulink建立神经网络PID自适应控制器进行联合仿真,建立电液力闭环控制系统。结果表明C32摩擦焊机非线性控制系统在神经网络PID自适应控制下的响应速度、上升时间、控制精度以及稳定性皆优于传统PID控制;BP-PID在非线性控制中快速响应的同时消除了原有控制器的超调量,极大地提高了系统稳定性。