建立了飞机泵源负载模拟系统的数学模型,针对系统的非线性和各种不确定因素,提出了基于小脑神经网络的复合控制方法,控制器由比例-积分-微分(PID)和小脑模型神经网络控制器(CMAC)构成,该方法在传统的PID前馈控制方法上加入了CMAC神经网络快速学习算法,保证了快速实时跟进,进一步提高了控制精度。仿真结果表明,CMAC-PID能够较好解决PID在快速性和控制精度(稳定性)之间的矛盾,对抑制系统的非线性时变性具有一定效果考察系统的动态性能，采用的是研制要求的控制带宽5Hz的正弦谱，测试器带宽和跟踪精度，指令谱为：Q(t)=105[sin(2π5t0.5π)+1]/2，利用软件MATLAB7.0仿真得常规PID控制策略的仿真结果见图1所示。CMAC-PID的初始控制参数PID为的控制参数、指令谱与PID一样，得到的仿真结果见图2所示。图1常规PID流量控制仿真图图2CMAC-PID流量控制仿真图由图1可见模拟流量压力控制-电动液压钢管滚圆机滚弧机张家港电动数控滚圆机滚弧机，常规PID跟踪仿真图可以发现在大流量处和低流量处跟中曲线不光滑。泵源工作点在大流量附近时，由于输出压力很小，调压弹簧把调压滑阀阀芯往左推到最远处，航空泵的调压斜盘角最大，流量的输出大小与压力成节流方程关系，而且工作点在泵源转折点附近，非线性很大，所以常规PID在大流量处跟踪曲线不光滑。在低流量时，压力很高接近28Mpa，插装阀的主阀芯的过流面积很小，本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/ 但是压力很大，流量压力的非线性关系更加明显，造成造成曲线不光滑。由图2可见，CMAC-PID的跟踪曲线较常规PID光滑，这是因为CMAC算法在逐步替代PID的地位，在一定程度上解决常规PID快速性和稳定性的矛盾，表现形式为抑制非线性能力增强。4.2压力仿真曲线进行压力控制测试时，流量指令谱为：Q(t)=28[sin(2π5t+0.5π)+1]/2，PID控制策略的仿真结果见图3所示，CMAC-PID控制策略的仿真结果见图4所示。图3常规PID压力控制仿真图由图3可见，常规PID跟踪仿真图可以发现在高压处和低压量处跟中曲线也不光滑，原因与流量控制的原因一致。在高压时，流量压力模拟子系统和泵源工作在低流量点；在低压时，流量压力模拟子系统和泵源工作点在大流量附近，所以压力控制曲线在这个工作点也不光滑。图4Fuzzy-PID压力控制仿真图参见图3和4，CMAC-PID的跟踪曲线明显比常规PID跟踪。 模拟流量压力控制-电动液压钢管滚圆机滚弧机张家港电动数控滚圆机滚弧机本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/