基于CAFSA-FNN的扭矩加载系统控制研究

作     者：白国振 朱灵康 杨雷 周媛 Bai Guozhen;Zhu Lingkang;Yang Lei;Zhou Yuan

作者机构：上海理工大学机械工程学院上海200093 

基　　金：上海市自然科学基金资助项目(13ZR1458500) 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2017年第34卷第7期

页      码：2072-2076页

摘      要：针对磁粉制动器扭矩加载系统的非线性和滞后性,提出了一种基于混沌人工鱼群—模糊神经网络(CAFSA-FNN)PID控制器。该控制器采用基于Mamdani模型的模糊神经网络来整定PID控制器的控制参数,并结合混沌人工鱼群算法离线粗调和BP算法在线细调来学习和调整模糊神经网络的参数。利用MATLAB进行离线仿真优化,在此基础上使用PID控制器、模糊神经网络控制器、人工鱼群—模糊神经网络控制器以及设计的CAFSA-FNN控制器进行磁粉制动器扭矩加载实验,实验结果证明了该控制器的稳定性、快速性和有效性,能够解决滞后性问题。

主 题 词：磁粉制动器 扭矩加载 模糊神经网络 人工鱼群 混沌系统 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3695.2017.07.033

馆 藏 号：203236937...