油茶果采摘机阀控液压马达模糊神经网络PID控制
Chinese Hydraulics & Pneumatics（2021）
Abstract
推摇式油茶果采摘机在作业机构作业时,需要保证振动液压马达恒定转速输出,以保证油茶果能够顺利通过推摇振动从树枝脱落,对此,推导了推摇式油茶果采摘机阀控振动液压马达系统的状态空间方程,并在传统增量式PID控制原理的基础上设计了模糊径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络PID控制方法.采用MATLAB/Simulink仿真软件对液压系统在空载和5 s带载工况进行仿真,并与传统PID控制和模糊PID控制方法进行比较和分析.仿真结果显示,传统PID控制和模糊PID控制响应速度较慢、鲁棒性较差;而采用模糊RBF神经网络PID控制方法响应速度快、鲁棒性强,能够很好地满足振动液压马达恒定转速输出的要求,并且能够灵活地在线调整PID的3个参数,控制精度较高.
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camellia fruit picking machine,hydraulic motor,neural network,valve-controlled
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