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基于免疫遗传算法的模糊径向基函数神经网络在高速电主轴中的应用
  • ISSN号:0577-6686
  • 期刊名称:《机械工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:TH13[机械工程—机械制造及自动化] TM921[电气工程—电力电子与电力传动]
  • 作者机构:[1]重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400044
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51005259).
中文摘要:

为满足高速高性能电主轴系统快、稳、准的控制要求,结合免疫遗传算法寻优速度快及模糊神经网络控制不依赖主轴系统模型的优点,设计了一种将模糊逻辑控制、径向基函数(Radical basis function,RBF)神经网络和免疫遗传算法进行有机结合的高速电主轴系统全局优化的控制策略,并将该智能控制策略成功应用于高速电主轴系统双闭环矢量控制系统的转速控制器中.通过免疫遗传算法对该智能控制器三类参数的同步优化取得了最佳控制效果,从而实现了对主轴输出转速的精确控制.试验和仿真结果验证了所设计的控制器能够精确控制主轴的输出转速,而且当高速电主轴受到突加负载冲击时,具有很好的抗干扰性能及较强的鲁棒性,使主轴系统具有优良的动、静态性能,实现了高品质驱动.

英文摘要:

To satisfy the control requirements of fast, stable, accurate in the high speed and high performance motorized spindle system, a global optimization control strategy of high-speed motorized spindle which is the organic combination of fuzzy logic control, radial basis function (RBF) neural network and immune genetic algorithm is proposed. The control strategy combines the advantages of fast searching optimization of immune genetic algorithm and independence on spindle system model of fuzzy neural network, and this intelligent control strategy is successfully applied to the speed controller of double closed-loop vector control system for high-speed motorized spindle. The simultaneous optimization of the three types parameters of the intelligent controller can achieve optimal control effect through using IGA, and successfully implement the accurate speed control process. This strategy can accurately control spindle speed and perform quite good anti-interference ability and strong robustness when spindle bears instant impact load, which is verified through experimental and simulation results, and both dynamic and steady performance are improved evidently. The spindle system can achieve high-quality drive finally.

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期刊信息
  • 《机械工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:宋天虎
  • 地址:北京百万庄大街22号
  • 邮编:100037
  • 邮箱:bianbo@cjmenet.com
  • 电话:010-88379907
  • 国际标准刊号:ISSN:0577-6686
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2187/TH
  • 邮发代号:2-362
  • 获奖情况:
  • 中国期刊奖,“中国期刊方阵”双高期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:58603