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为了提高轧机多电机传动系统的同步性,提出了参数自学习PID与状态观测的组合控制方法,分析了轧机主传动系统的工作原理,建立了电机-轧辊的二质量旋转体模型。设计了参数自学习PID控制的同步控制器,基于BP神经网络进行参数自学习,实现了实时的最佳PID控制。为了消除传动轴扭振引起的系统震荡,设计了状态观测器,对轧辊转矩进行预先估计和补偿;同时,将状态观测值进行反馈,实现极点配置,获得了期望的极点位置和控制性能。经验证,与单独使用参数自学习PID控制器相比,组合控制器在启动阶段的调节时间降低了81.8%;在