基于模糊神经网络的电阻焊机恒电流控制研究

摘要：

由于建立实际电阻点焊过程精确的数学模型比较困难,使得常规的人工调节PID控制器参数较难实现良好的匹配,从而难以获得满意的控制效果.针对该问题,将智能调节与PID控制方法相结合,利用模糊神经网络设计了参数κp、κi、κd自适应调整的PID控制器,构建了逆变电阻点焊电源的系统模型,通过对系统运行状态的在线学习智能化地修正PID的三个参数.PID控制输出量通过PWM发生器产生四路独立的、占空比实时变化的PWM波形,进而控制逆变器的功率开关器件导通时间,最终实现对系统恒电流的输出控制.仿真结果表明,该方法能根据系统的运行状态自行匹配对应最优控制规律下的PID三个参数,能有效地控制焊接电流的恒定,达到满意的效果.

关键词：模糊神经网络、自适应调整、逆变点焊电源、恒电流控制

所属期刊栏目：42

分类号：TG409(焊接、金属切割及金属粘接)

在线出版日期：2012-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：14-17