数据驱动的无模型自适应轧机液压位置控制  

Data-driven Model-free Adaptive Precision Control for Hydraulic Position Control System of Rolling Mill

作　　者：崔桂梅[1] 冯小东[1] 李伟明 

机构地区：[1]内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010 [2]中冶东方技术工程有限公司,内蒙古包头014010

出　　处：《计算机仿真》2014年第2期386-390,共5页Computer Simulation

基　　金：国家自然科学基金项目(61164018)

摘　　要：关于轧机液压伺服系统性能优化的研究,针对轧机液压伺服位置系统是一个多变量、强耦合、非线性控制系统,传统PID需建立被控对象的精确数学模型,难以处理复杂非线性问题,神经网络控制又需要进行在线与离线系统辨识,且计算量大、适合阶数已知的被控系统,而数据驱动仅使用被控系统的在线与离线I/O数据便可完成控制器的设计,无需任何过程数学模型信息,因此提出基于无模型自适应的液压位置控制方法。在相同条件下,通过PID、神经网络、无模型自适应控制三种算法对液压位置系统进行仿真比较,结果表明,无模型自适应控制收敛快,稳态误差小,且提高对扰动和模型变化的鲁棒性。Rolling mill hydraulic servo - position system is such a system with multi - variable, strong - coupling and nonlinear. A hydraulic servoposition system based on model -free adaptive control algorithm was put forward in this article. Under the identical conditions, control strategies of PID, the neural network and the model - free adap- tive control on hydraulic position system were compared through simulations. Simulation results indicate that the mod- el - free adaptive control can converge fast with small steady state error and improve the robustness of the disturbance and changing model.

关 键 词：轧机液压位置控制 数据驱动 无模型自适应控制 鲁棒性 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]