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基于PID神经网络的拉深件变压边力控制方法研究
  • ISSN号:1007-791X
  • 期刊名称:《燕山大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TG386.32[金属学及工艺—金属压力加工]
  • 作者机构:[1]燕山大学机械工程学院,河北秦皇岛066004, [2]四川大学制造科学与工程学院,四川成都610065
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50375136); 秦皇岛市科学技术研究与发展指导计划项目(2007-3-127)
中文摘要:

将传统的PID控制器与神经元网络融合,建立PID神经网络。运用VB语言编译了拉深过程中变压边力控制系统的PID神经网络仿真程序,并与传统的PID控制仿真进行了对比。建立了基于PIDNN的变压边力控制系统,并通过锥形件拉深实验,证实了PIDNN控制系统具有精度高,抗干扰能力强,能较准确达到变压边力控制要求等优越性。为后续的变压边力控制系统实验研究与工厂实际应用提供了理论与实践基础。

英文摘要:

A PID neural network(PIDNN) based on the integration of PID controller and neural network is built.The PIDNN simulation program of variable BHF control system in deep drawing is compiled with VB,and compared with the traditional PID control simulation.Variable BHF control system based on PIDNN is built,and through the cone-shaped drawing experiment, PIDNN system is confirmed to have the advantages of high precision,anti-interference ability and achieving accurate control of variable BHF requirements,which provides theory and practice foundation for the further experiment and practical application.

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期刊信息
  • 《燕山大学学报》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:河北省教育厅
  • 主办单位:燕山大学
  • 主编:张福成
  • 地址:河北省秦皇岛市燕山大学期刊社
  • 邮编:066004
  • 邮箱:xuebao@ysu.edu.cn
  • 电话:0335-8057043
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-791X
  • 国内统一刊号:ISSN:13-1219/N
  • 邮发代号:18-73
  • 获奖情况:
  • 2009年获2004-2008年度河北省教育系统优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3409