10.3969/j.issn.1671-7848.2007.05.009
非线性预测控制在塞棒伺服系统中的应用
由于连铸机塞棒位置伺服系统中存在着伺服阀流量非线性、液压缸阀芯摩擦非线性等因素,造成了伺服精度的降低.为改善控制质量,首先建立了含非线性因素的塞棒位置伺服系统模型,然后引入非线性预测控制方法进行伺服控制器设计.该控制器采用RBF神经网络对系统在线辨识并作为预测模型和实现在线校正功能;采用黄金分割法实现控制量滚动优化.最后,在Matlab6.5环境下进行了仿真试验.结果表明,采用该方法能有效提高塞棒位置控制质量,验证了设计方法的有效性.
塞棒位置伺服、非线性、预测控制、神经网络
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TP273(自动化技术及设备)
安徽省教育厅自然科学基金重点项目2005kj007zd
2007-11-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
479-481,494