基于神经网络-混合进化算法的桥式起重机的防摇摆控制

发布时间：2018-01-12 19:17

  本文关键词：基于神经网络-混合进化算法的桥式起重机的防摇摆控制　出处：《数学的实践与认识》2015年22期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：使用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络为桥式起重机设计一种防摇摆控制器,并采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相结合的混合进化算法(Hybrid Evolutionary Algorithm,HEA)作为神经网络的学习算法.RBF神经网络用于生成台车运动的光滑轨迹,而混合进化算法以台车遵循所生成轨迹到达目标位置时起重机系统的机械能为优化目标,对神经网络的参数进行优化调整,从而达到抑制负载残余摆动的目的.最后通过仿真验证了所提出的混合进化算法相对于遗传算法和粒子群优化算法的优越性以及所设计的防摇摆控制器的正确性和有效性.
[Abstract]:The radial basis function (RBF) neural network is used to design an anti-rocking controller for bridge crane. Genetic algorithm GA) and particle Swarm Optimization (PSO) were used. Hybrid Evolutionary Algorithm. As a learning algorithm of neural network. RBF neural network is used to generate smooth track of vehicle motion. The hybrid evolutionary algorithm optimizes the parameters of the neural network by using the mechanical energy of the crane system when the vehicle follows the generated trajectory to reach the target position. Finally, the superiority of the hybrid evolutionary algorithm compared with genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm and the correctness of the designed anti-rocking controller are verified by simulation. And effectiveness.
【作者单位】： 同济大学机械与能源工程学院;
【分类号】：TH215
【正文快照】： 1引言起重机作为一种重要的起重运输机械,被广泛应用于许多工业领域.为了提高起重机的效率和安全性,起重机负载的摆动必须被限制.因此,起重机系统的防摇摆问题得到了广泛的.研究.文献[1]详细综述了起重机系统的建模及各类控制方法.输入整形控制、优化控制技术、线性控制、自适

【参考文献】

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【共引文献】

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10 王sユ，

本文编号：1415637