检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国民航大学航空自动化学院,天津300300
出 处:《中国民航大学学报》2015年第1期41-44,64,共5页Journal of Civil Aviation University of China
基 金:天津市自然科学基金项目(13JCYBJC39000);中国民航大学科研基金项目(2012QD21x)
摘 要:针对机场行李准确地从传送带导入分拣机的问题,提出将基于同步控制的ACA-RBF-PID算法应用于机场行李导入电机。该方法利用蚁群算法优化RBF神经网络避免了传统RBF网络方法带来的局部优化问题,实现了全局最优,并且电机同步控制系统保证了从导入电机与导入电机速度始终保持一致,避免了同时将两件行李送上同一个行李托盘。仿真结果表明,该策略大大地提高了行李导入效率,为行李的后续分拣带来保证。Based on synchronization control theory, a novel ACA-RBF-PID control strategy is proposed to achieve the ac- curate importing of airport luggage from conveyer belt to luggage sorter. Ant colony algorithm is employed to op- timize the RBF neural network, averting the local optimization caused by traditional RBF neural network and achieving total optimization. Meanwhile, the motor synchronous control system is applied to guarantee the con- sistent speed of the luggage induction sorting motors, preventing two pieces of luggage from getting to the same luggage tray at the same time. Simulation results show that this strategy greatly improves the luggage importing efficiency and guarantees subsequent sorting smooth.
关 键 词:行李导入电机 RBF神经网络 蚁群算法 同步控制 PID
分 类 号:V24[航空宇航科学与技术—飞行器设计] TP21[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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