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基于MNN神经网络的液压系统油温的PWM自学习控制

PWM Self-Learniug Coutrol for the Oil Temperature in Hydraulic System Based on Memory Neural Network

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【作者】 孙薇; 何洪; 周恩涛;

【Author】 Sun Wei (Northeast University, Shenyang, China ) He Hong; Zhou Entao

【机构】 东北大学机械工程及自动化学院!沈阳市; 110006; 东北大学!沈阳市;

【摘要】 基于PWM脉冲宽度调节原理,提出开关式冷却系统的PWM控制策略,降低了冷却系统成本,同时提高了系统可靠性。利用MNN动态回归网络提出滞后复杂系统的自学习控制算法,用于液压系统油温的高精度控制,取得令人满意的控制效果。

【Abstract】 Based on pulse width modulation (PWM) theory, a PWM controlled on-off cooling system is proposed in this paper,the cost of the cooling system is decreased and the reliability is increased. Using memory neural network (MNN),this paper describes a neural network self-learning control algorithm for the control of complex system with time-delay, and the control algorithm is used in the oil temperature control in hydraulic system, the experimental result is satisfactory, the oil temperature is controlled within 50±0. 5℃.

【基金】 国家博士点基金!9214515
  • 【文献出处】 中国机械工程 ,China Mechanical Engineering(中国机械工程) , 编辑部邮箱 ,1998年07期
  • 【分类号】TH137
  • 【被引频次】22
  • 【下载频次】108
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