基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
该文介绍了双护盾掘进机推进系统的工作原理,在AMESim环境下建立了液压系统的模型,根据实际情况对相关参数进行了优化设计,考虑到系统的时变非线性以及复杂工况的影响,采用了基于RBF神经网络自整定PID控制算法.在MATLAB下编写了相应的S函数,通过AMESim/Sinulink与AMESim进行联合仿真分析.仿真结果表明,与常规PID控制相比,该控制器易于实现PID参数的自整定,能明显改善系统的鲁棒性和适应能力.
推荐文章
基于RBF神经网络参数自整定的AUV深度控制
自主水下航行器
深度控制
径向基函数神经网络
比例-积分-微分控制
自整定
基于改进模糊神经网络的 PID 参数自整定
PID整定
Mamdani模型
模糊神经网络
混沌遗传算法
BP算法
基于改进型RBF神经网络辨识的PID控制
径向基函数
改进型RBF神经网络
PID控制
最近邻聚类算法
在线自整定
基于RBF神经网络PID控制的掘进机恒功率调速系统
掘进机
自适应
RBF神经网络
恒功率
抗干扰性
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于RBF神经网络自整定PID的双护盾掘进机液压推进系统控制分析
来源期刊 液压气动与密封 学科 工学
关键词 双护盾 液压推进系统 RBF神经网络PID AMESim 联合仿真
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 设计与研究
研究方向 页码范围 19-23
页数 5页 分类号 TH137.7
字数 3045字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0813.2010.03.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 任德志 河南科技大学机电工程学院 77 253 8.0 11.0
2 徐莉萍 河南科技大学机电工程学院 69 172 6.0 7.0
3 张成 河南科技大学机电工程学院 3 8 2.0 2.0
4 侯昆洲 河南科技大学机电工程学院 4 12 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (14)
共引文献  (264)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (7)
二级引证文献  (9)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2005(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2012(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2013(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2014(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2015(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2016(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
双护盾
液压推进系统
RBF神经网络PID
AMESim
联合仿真
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
液压气动与密封
月刊
1008-0813
11-4839/TH
大16开
北京西城区三里河路46号
82-152
1981
chi
出版文献量(篇)
5036
总下载数(次)
8
总被引数(次)
18908
论文1v1指导