同轴双电机耦合系统功率平衡研究

双电机同轴硬联运行时,2台电机速度被强制同步,由于2台相同电机参数略有差异,导致功率分配不平衡,针 对这一问题提出了基于直接转矩控制的双电机主从模糊控制系统。基于功率平衡要求,通过MATLAB仿真分析双电机 运行负载分配情况,提出双电机功率平衡运行条件。根据直接转矩控制,使用主从控制和传统PID设计的系统基本上解 决了功率不平衡问题,但其动态性能不佳。为了改善动态性能,设计了“模糊参数自整定PID”控制器。仿真结果表明, 该系统最终达到了功率平衡,有效防止双电机同轴运行时1台电机负载过大的问题,而模糊参数自整定PID与传统PID 控制的系统相比,可以提高功率跟踪的动态性能。     

基于蚁群BP神经网路算法的六维力传感器解耦研究

针对传统BP神经网络在六维力传感器解耦训练过程中,由于其初始参数的选取不确定性导致神经网络出现震 荡、收敛速度缓慢和陷入局部极值等问题,提出一种基于蚁群BP神经网络算法并应用于六维力传感器解耦研究。该算 法利用蚁群算法在种群寻优方面的优越性,通过局部和全局信息素更新相结合的方式更新信息素,提高蚁群算法搜索的 效率,为BP神经网络提供一组最优的训练初始参数,网络收敛速度得到很大地提高,同时局部极值和震荡等缺点也有一 定的改善。实验仿真结果表明,在六维力传感器神经网络模型训练过程中,达到同样的目标误差,基于蚁群BP神经网络 算法的迭代次数Ⅳ比传统算法少50%,运行时间r快60%。这说明蚁群BP种经网络算法在六维力传感器解耦研究中 有着很好的应用效果。