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PID神经网络在低频振动台控制仿真的应用 被引量:1

Application of PID Neural Network in Low-frequency Shaking Table Control Simulation
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摘要 针对低频振动台在常规控制时出现振动位移偏差以及振动频率误差的现象,采用改进的PID神经网络对其进行控制,并通过Matlab进行仿真。结果表明采用该方法控制低频振动台时,振动位移和频率可以快速达到期望值,使低频振动台产生高精度的振动波形。 An improved PID neural network algorithm was adopted in low-frequency shaking table control to decrease vibration displacement and frequency error under regular control.The simulation results show that the vibration displacement and frequency can be stabilized at the desired value quickly using the improved PID neural network algorithm.The control method makes the low-frequency shaking table produce high-precision vibration waveform.
作者 刘业颜 郑文
出处 《机床与液压》 北大核心 2010年第20期101-103,共3页 Machine Tool & Hydraulics
关键词 振动台 PID神经网络 MATLAB Shaking table PID neural network Matlab
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