模糊神经网络在矿井提升机恒减速控制系统中的应用研究

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针对矿井提升机恒减速控制系统的特点,提出了采用自适应模糊控制策略对提升机减速度进行控制,通过采用 RBF 神经网络对被控对象进行在线辨识,采用梯度下降法在线修正模糊控制器的模糊控制规则的方法,实现了该控制策略。基于此策略,利用 Atmega16单片机和 Virtex2 PRO FPGA 芯片构建了矿井提升机恒减速控制系统,仿真结果表明该控制方法具有良好的控制品质。 Aiming at the characteristics of mine hoist constant deceleration control system, the adaptive fuzzy control strategy is proposed to control the hoist deceleration. The RBF neural network is used to identify the controlled object online. The gradient descent method is used to modify the fuzzy controller Fuzzy control rules of the method to achieve the control strategy. Based on this strategy, a permanent deceleration control system of mine hoist is constructed by using Atmega16 microcontroller and Virtex2 PRO FPGA chip. Simulation results show that the control method has good control quality.
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