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风电叶片双点疲劳加载同步激振控制: 收藏
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引用; 《组合机床与自动化加工技术》2022年第9期 96-98,103页; 作者：朱书臻宋勇达郭文哲丁向富蒋明真黄雪梅山东理工大学机械工程学院淄博255000; 针对风电叶片双点疲劳加载过程中两激振器的同步控制问题,提出了一种基于对角回归(DRNN)神经网络的交叉耦合同步控制策略。根据两激振器的同步误差与跟随误差的控制精度要求,建立交叉耦合同步控制模型;以对角回归神经网络算法设计误差...; 针对风电叶片双点疲劳加载过程中两激振器的同步控制问题,提出了一种基于对角回归(DRNN)神经网络的交叉耦合同步控制策略。根据两激振器的同步误差与跟随误差的控制精度要求,建立交叉耦合同步控制模型;以对角回归神经网络算法设计误差补偿同步控制器,该方法将系统误差与外部干扰力矩一起输入到同步控制器,实现电机转速的自校正同步补偿,从而提高系统的鲁棒性和同步控制精度;最后,搭建一套风电叶片双点疲劳加载的试验系统进行验证。结果表明,该控制算法能较好的保证两激振器的同步状态,受外界影响较小,同步误差控制在1%以内,相对于PID同步控制器同步控制精度提高了36.67%,实现了风电叶片双点疲劳的有效加载。; 来源：详细信息评论

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