基于切削颤振抑制系统的BP神经网络PID控制研究.pdfVIP

2015年 10月 机 床 与 液 压 0 8 2015 第 43 卷第 19 期 M ACHINET 00 L 2 HYDRAULICS Vol. 43 No . 19 DOI : 10.3969/j . issn. 1001-3881. 2015. 19. 046 基于切削颤振抑制系统的B P 神经网络 PID 控制研究 张道坤I , 霍睿I ,王志东I (1.山东大学机械工程学院，山东济南250061 2 . 山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室，山东济南250061) 摘要：从颤振的发生机制及集中质量系统的颤振运动微分方程出发 ，以镗削颤振抑制问题为背景 ，建立了具有连续分 布质量的压电智能切削颤振抑制系统动力学模型 ，重点研究了 BP 神经网络与经典PID控制相结合的智能控制策略 ，为切 削颤振的智能控制提供了新的方法 。继而在Simulink中分别棚经典PID和 BP 神经网络PID对切削颤振抑制系统进行控 制仿真 。仿真结果表明 ：和经典的P I 控制相比 ，BP神经网络PID控制自适应能力更强 。 关键词：颤振 ；BP神经网络 ；PID# 智能控制 中图分类号：TG502.36; TP 183 文献标志码：A 文章编号：1001-3881 (2015) 19-192-4 Study of BP Neural Network PID Control Based on the Cutting Chatter Suppression System ZHANG Daokun1，2 ，HU0 Rui1，2， WANG Zhidong1，2 (1. School of Mechanical Engineering， Shandong University， Jinan Shandong 250061，China ； 2. Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacture， Ministry Shandong University ， Jinan Shandong 250061，China) Abstract : Considering the occurrence of chatter and the flutter motion differential equation of the was established that the dynamics model of the flutter suppression system with the quality of ground of the problems of the chatter suppression. A ne intelligent control method of the cutting chatter was provided. The intelligent control strategy of BP neural combined network with classical PIDcontrol was mainly studied and simulated ，and the advantages of the control strategy were discussed. The result shows that the BP neural network PIDcontrol has the stronger adaptive ability based on the simulated data. Keywords : Flutter ; BP neural network; PID ; Intelligent control 〇 前言