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基于模糊神经网络的液压挖掘机节能控制器研究.pdf
数控技术 数字技术
与应用
基于模糊神经网络的液压挖掘机节能控制器研究
1 2 3
王子剑 李晓峰 李芳
(1.安阳职业技术学院机电系教师 河南安阳 455000;
2. 山东大海集团有限公司高级工程师 山东东营 257336;
3.安阳职业技术学院机电系教师 河南安阳 455000)
摘要 :针对国内液压挖掘机电子节能控制系统水平相对落后的现状,提出了一种模糊神经网络的液压挖掘机节能控制系统,采用基于标准模型
的模糊神经网络作为控制器,应用多层前馈网络的反向传播算法(BP算法)作为学习算法。仿真结果表明:该控制系统具有较好的快速性和稳定性,使
变量泵的扭矩始终追踪发动机的扭矩,稳定发动机的转速,从而达到节能的目的 。
关键词 :液压挖掘机 功率匹配 模糊神经网络 BP 算法
中图分类号:TU62 1 文献标识码 :A 文章编号 :1007-94 16(20 13)03-0038-03
1 引言 转速(r/min); Np :泵的吸收功率(KW); Pp :泵出口压力(bar); Qp :
模糊控制是一种不依赖于被控对象数学模型的仿人思维的控 泵出口流量(L/min);qp :泵的排量(mL/r); np :泵的转速(r/min);
制技术,它利用领域专家的先验知识进行近似推理,而神经网络对 Mp :泵的吸收扭矩。
环境的变化具有很强的学习能力。将二者有机结合起来,取长补短, 发动机和泵是直接相联的,所以 n n 。在不考虑机械传动效
e p
就形成了既具有模糊推理能力,又具有很强学习能力的模糊神经网 率时 ,若 Mp Me ,则发动机的输出功率 Ne 与泵的吸收功率 Np 相
络(FNN)。模糊神经网络融合了模糊逻辑和神经网络的优点,既能 等,系统无功率损失(即功率最佳匹配)。挖掘机工作时负载变化比
表示定性知识,又具有自学习和处理定量数据的能力,具有逻辑性
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