在电液负载模拟器进行动态力加载时,对其快速性指标有更高要求,此时加载误差比较大的问题就凸显出来,即输出加载力的数值随加载频率的增大而增大、相位也有超前,针对加载系统的这一性能特殊变化规律与实际现象,提出基于最小均方算法的自适应神经网络控制策略.该方法对神经网络的配置权值进行实时在线调整,调整效率和算法的收敛性都有明显提高,可以有效减小控制系统工作时的循环调整时间.当输入信号经过加权运算后作用于加载控制系统时,加载误差明显减小,加载系统的快速性与跟踪精度进一步提高.仿真和实验结果表明,采用文中方法后,加载力输出的幅值增大和相位超前量得以抑制,系统动态力加载时的综合性能有所提高,所提出算法调整规则有效.
加载系统 动态力加载 快速性 加载误差 最小均方算法 自适应神经网络