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基于RBF神经网络自抗扰控制器的液体灌装机定位系统的设计
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吉林省教育厅科学技术研究项目(JJKH20200044KJ);吉林省发改委研究项目(2018C035-1);吉林省科学技术厅科学技术研究项目(20160101276JC,20150312040ZG);北华大学科学技术研究项目(201901012)


Design of liquid filling machine positioning system based on RBF neural network active disturbance rejection controller 
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    摘要:

    在化工产品的灌装生产中,大多数的灌装产品都是有毒有害的产品,因此,准确、稳定、快速地控制灌装喷嘴到达料筒上的浇口就显得尤为重要。通过两套丝杠系统控制灌装嘴,实现了灌装嘴从某一位置到到达并对准灌装线随机放置的料筒的注料口的定位控制。针对伺服电机与丝杠结构之间的非线性,以及平面内X轴与Y轴的耦合对控制效率的影响,提出了一种基于模糊RBF神经网络的自抗扰解耦控制方法,实现了丝杠的高效控制从一定位置到在平面上随机放置的料筒的注料口的操作。该方法在某化工厂的实际应用表明,该方法在恶劣环境下具有高效、高精度的定位控制。

    Abstract:

    In the filling production of chemical products, most of the filling products are poisonous and harmful products. Therefore, the precise, steady and quick positioning control for the filling nozzle reaching the sprue on the barrel is particularly important. The positioning control of the filling nozzle from a certain position to the sprue on the randomly placed barrel of the filling line is realized by two sets of lead screw systems. In this paper, aiming at the nonlinearity between servo motor and structure of lead screw, and the influence of the coupling between the X axis and Y axis in the plane on the control efficiency, a decoupling control method, namely active disturbance rejection controller based on fuzzy RBF neural network, is proposed, which achieves the high efficiency operation of from a certain position to the sprue on the randomly placed barrel in the plane. The practical application of the method in a chemical plant verifies that the method has the high efficiency and high precision positioning control under the bad environment.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

程艳明,柳 成,吴 晶,崔 扬,牛 晶.基于RBF神经网络自抗扰控制器的液体灌装机定位系统的设计[J].机床与液压,2020,48(18):172-176,208.
Yan-ming CHENG, Cheng LIU, Jing WU, Yang CUI, Jing NIU. Design of liquid filling machine positioning system based on RBF neural network active disturbance rejection controller [J]. Machine Tool & Hydraulics,2020,48(18):172-176,208

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  • 在线发布日期: 2020-10-15
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