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基于数据分类的自适应比例阀神经网络建模

肖俏  汪首坤  王军政  
【摘要】:针对电液比例阀中由于电压、流量非线性耦合引起的开环控制精度低的问题,采用基于数据分类的BP神经网络方法建立了比例阀电压-流量-压力静态模型。方法中提出了基于死区、滞环的数据分类原则,有效地降低了比例阀的死区、滞环等非线性因素对建模精度的影响,同时,改进了网络误差函数,提高了系统建模速度,并对模型进行了试验验证。试验结果表明:改进的神经网络建立的模型能准确反映比例阀的死区、滞环的特点,模型泛化性好,系统开环控制精度高。另外利用定期模型自校准的方法整定模型参数,实时修正模型,提高模型准确度和控制精度。

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