基于神经网络的入流式流体脉动主动控制

• 作者: 于兰英 刘桓龙 季晓伟 柯坚 王国志
• 来源期刊: 液压气动与密封
• 学科: 工学
• 关键词: 脉动主动控制 入流式 压电式节流阀 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TH137|TP271
• 字数: 2803字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0813.2016.10.006

摘要

液压脉动主动控制技术由于其自适应能力强、衰减效果好的特点而得到广泛研究,在现有的研究中鲜有向管路中注入小流量油液来抵消压力脉动波谷值的主动控制方式.该文对入流式有源脉动主动控制进行了理论和仿真研究;设计并建立了压电陶瓷直驱式节流阀的模型;在控制算法上,考虑了实际系统中的非线性特性,采用BP神经网络算法调整控制器参数,使压电式节流阀产生的次级脉动与管路中的初始脉动相互抵消,达到脉动衰减的最佳效果.结果表明,基于神经网络的入流式有源脉动主动控制技术可以达到67％的脉动抑制效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘桓龙	西南交通大学机械工程学院	147	1002	16.0	22.0
2	柯坚	西南交通大学机械工程学院	241	2068	23.0	34.0
3	于兰英	西南交通大学机械工程学院	138	1173	18.0	27.0
4	王国志	西南交通大学机械工程学院	159	1039	16.0	24.0
5	季晓伟	西南交通大学机械工程学院	5	5	2.0	2.0