网络环境下多轴协调张力控制模式研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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网络环境下多轴协调张力控制模式研究

项目名称：网络环境下多轴协调张力控制模式研究
项目类别：面上项目
批准号：60574028
申请代码：F030118
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2006-01-01-2006-12-31

项目负责人：陈其工
负责人职称：教授
依托单位：安徽工程大学
批准年度：2005

中文摘要：

多轴张力运动控制系统在工业制造领域应用广泛，其轴间张力控制效果对产品质量有很大影响，采用张力传感器的控制系统对微张力下的控制精度难以提高，并存在传感器安装困难等诸多问题。因此采用张力在线观测和多智能体协调控制策略，对多轴张力控制系统进行研究是完全必要的。本课题拟研究网络环境下多轴控制模式，采用在线观测各轴转矩和转速，通过神经网络的离线训练和自学习特性，构成张力在线观测模型；采用基于多智能体的自组

中文主题词：张力协调控制，多智能体，动态贝叶斯网络

英文摘要：

Tension Coordination Control，M

英文主题词： Tension Coordination Control，M

结论摘要：

多轴张力运动控制系统在工业制造领域应用广泛，其轴间张力控制效果对产品质量有很大影响，采用张力传感器的控制系统对微张力下的控制精度难以提高，并存在传感器安装困难等诸多问题。因此采用张力在线观测和多智能体协调控制策略，对多轴张力控制系统进行研究是完全必要的。本课题所研究的网络环境下多轴协调控制模式，采用基于多智能体的自组织自约束的协调原则，按照速度优先和控制效率最高原则，选择"主导"轴，并以此为参照，进行多智能体的全局协调和规划，最终达到张力，特别是微张力控制。基于动态贝叶斯网络的多智能体协调控制模型,克服了传统张力控制方法的缺点,有效地减弱了张力控制系统中各轴速度、张力之间的耦合作用。仿真结果表明该算法具有良好的自学习和自适应性能。课题研究成果将为多轴张力的高精度控制系统设计提供理论基础，从而对提升我国制造业的技术水平，降低制造成本具有重要意义。

成果综合统计