RBF神经网络驱动的电液伺服系统：在线辨识与PID自适应调优研究

本文主要探讨了基于RBF神经网络的电液伺服系统智能控制方法，针对电液伺服控制系统特有的非线性、多变量和强耦合特性，传统的PID控制无法满足其精确的控制需求。为了提升控制性能，研究者将智能控制理论与RBF神经网络相结合。 首先，引言部分简述了研究背景，强调了电液伺服系统控制的挑战以及采用传统控制策略的局限性。作者指出，为了实现更高效、灵活的控制，引入了RBF神经网络作为辨识器，用于在线识别系统的动态模型和特征，这是智能控制技术的重要应用。 接着，控制系统建模是核心内容。章节3详细阐述了被控对象的数学描述，通过数学模型来刻画电液伺服系统的动态行为。这一部分可能包括系统状态空间模型或传递函数，以便后续进行控制算法的设计和仿真分析。 3.2节中，作者着重讨论了如何确定液压缸的传递函数，这是一个关键步骤，因为液压系统的动态特性直接影响整个系统的性能。通过精确的传递函数，可以更好地理解系统的响应特性，为RBF神经网络的训练提供数据基础。 3.3节进一步介绍电液伺服阀传递函数的获取，这同样是系统模型的一部分，因为它连接了电信号和液压运动，对控制系统的响应有直接影响。RBF神经网络会利用这些传递函数来建立模型，从而实现参数自适应调整。 在RBF神经网络控制器的设计中，通过在线辨识得到的模型参数，PID控制器的参数能够实时优化，以适应不断变化的工作环境。这样，系统能够在运行过程中自我调整，提高控制精度和稳定性，从而满足电液伺服系统的工作装置的控制要求。 最后，通过仿真试验验证了这种基于RBF神经网络的在线辨识与PID参数自适应整定方法的有效性。实验结果表明，这种方法不仅提高了系统的控制性能，而且具有良好的鲁棒性和适应性，对于实际电液伺服系统的应用具有很高的实用价值。 这篇毕业设计论文关注的核心是将RBF神经网络应用于电液伺服系统，通过智能控制策略解决其非线性特性带来的挑战，并通过在线辨识与PID参数自适应整定，提升了系统的控制精度和灵活性。这一研究成果对于提升电液伺服系统的智能化水平具有重要意义。