[1]刘 方,李 慧,张林岗,等.基于神经网络的卷烟共线分拣系统自适应控制[J].机械与电子,2023,41(01):59-64.
 LIU Fang,LI Hui,ZHANG Lingang,et al.Adaptive Control of Cigarette Collinear Sorting System Based on Neural Network[J].Machinery & Electronics,2023,41(01):59-64.
点击复制

基于神经网络的卷烟共线分拣系统自适应控制()
分享到:

《机械与电子》[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
41
期数:
2023年01期
页码:
59-64
栏目:
智能工程
出版日期:
2023-01-25

文章信息/Info

Title:
Adaptive Control of Cigarette Collinear Sorting System Based on Neural Network
文章编号:
1001-2257 ( 2023 ) 01-0065-05
作者:
刘 方李 慧张林岗胡镕显吕彦旭
河南中烟工业有限责任公司南阳卷烟厂,河南 南阳 473005
Author(s):
LIU Fang LI Hui ZHANG Lingang HU Rongxian LV Yanxu
( Nanyang Cigarette Factory , China Tobacco Henan Industrial Co. , Ltd. , Nanyang 473005 , China )
关键词:
神经网络卷烟共线分拣分拣系统自适应控制控制算法
Keywords:
neural network cigarette collinear sorting sorting system adaptive control control algorithm
分类号:
TP183 ; TS43
文献标志码:
A
摘要:
针对目前方法自适应控制卷烟共线系统时,由于未能依据 Lyapunov 函数确定系统的控制规律,导致在实施系统自适应控制时,存在控制效果差、控制误差高和控制性能低的问题,提出基于神经网络的卷烟共线分拣系统自适应控制方法。首先依据 Lyapunov 函数确定系统的控制规律,建立对象控制模型并使用前馈神经网络训练模型,优化控制器参数,完成控制器的设计;再利用控制器的参数建立线性和非线性 2 种自适应控制方法;最后通过制定的切换规则,完成自适应算法的平滑转换,实现系统的自适应控制。实验结果表明,运用该方法控制系统时,控制效果好、控制误差低以及控制性能高。
Abstract:
When the current method adaptively controls the cigarette collinear system , the control law of the system cannot be determined because of no access to the Lyapunov function.Hence , the method has the problems of poor control effect , high control error and low control performance when implementing the system adaptive control.An adaptive control method of cigarette collinear sorting system based on neural network is proposed in response to the above problems.The method firstly determines the control law of the system according to the Lyapunov function , establishes the object control model , uses the feedforward neural network to train the model , optimizes the controller parameters , and completes the design of the controller.Then it uses the parameters of the controller to establish linear and nonlinear self-adaptive control methods.Finally , the smooth transition of the self-adaptive algorithm is completed through the formulated switching rules , and the self-adaptive control of the system is achieved.The experimental results show that when the method is used to control the system , the control effect is good , the control error is low , and the control performance is high.

参考文献/References:

[ 1 ] 汪洪焦,窦滨,张其东,等 . 烟草行业实验室安全文化评价模型[ J ] . 中国烟草学报, 2020 , 26 ( 2 ): 101-106.

[ 2 ] 施忠兵,吴建军,陆宇桢 .ZB45 异型硬盒硬条包装机组的设计[ J ] . 烟草科技, 2020 , 53 ( 11 ): 97-102.
[ 3 ] 李冲,周坤卓,石章海 . 一种双拾取动态无线电能传输系统控制方法研究[ J ] . 电力系统保护与控制, 2020 , 48( 21 ): 149-156.
[ 4 ] 雍佳伟,田雨,许克峰,等 . 一种结合图像复原技术的自适应光学系统控制方法[ J ] . 物理学报, 2020 , 69 ( 6 ):253-262.
[ 5 ] 王江彬,刘崇新 .4 阶混沌电力系统的协同控制方法[ J ] . 西安交通大学学报, 2020 , 54 ( 1 ): 26-31.
[ 6 ] 镇璐,谭哲一,萧理阳,等 . 面向双层自动分拣系统的包裹分拣优化模型与算法研究[ J ] . 中国管理科学, 2021 ,29 ( 7 ): 171-180.
[ 7 ] 戴武昌,王林刚 . 考虑荷电状态变化的储能系统补偿风电预测误差的容量配置研究[ J ] . 电测与仪表, 2020 , 57( 11 ): 93-100.
[ 8 ] 程启明,江畅,王玉娇,等 . 非理想条件下 MMC-SAPF的 Lyapunov 函数控制策略 [ J ] . 电力自动化设备,2020 , 40 ( 8 ): 68-79.
[ 9 ] 李广剑,何广军,吴亚晖,等 . 无虚拟控制规律的高超声速飞行器新型模糊控制[ J ] . 航天控制, 2020 , 38 ( 4 ): 40-48.
[ 10 ] 施永,徐冬,于鸿儒,等 . 基于系统辨识建模的微网二次电压频率控制器参数设计方法[ J ] . 电力系统自动化,2020 , 44 ( 13 ): 89-97.
[ 11 ] 王彦飞,朱悉铭,张明志,等 . 基于前馈神经网络的等离子体光谱诊断方法[ J ] . 物理学报, 2021 , 70 ( 9 ): 155-166.
[ 12 ] 郑鑫,赵又群,王秋伟,等 . 匹配机械弹性车轮的电子稳定控制器参数分析[ J ] . 中国机械工程,2020 , 31( 23 ): 2883-2890.
[ 13 ] 万斌斌,魏海峰,张懿,等 . 基于并行混沌优化算法的永磁同步电机多参数辨识[ J ] . 微特电机, 2021 ,49( 3 ): 1-5 , 10.
[ 14 ] 冉金鹏,赵尚弘,王翔,等 . 面向 SDN 的生存性虚拟网络映射算法[ J ] . 系统工程与电子技术, 2020 , 42 ( 5 ):1182-1189.
[ 15 ] 曹荣敏,郑鑫鑫,侯忠生 . 基于改进多入多出无模型自适应控制的二维直线电机迭代学习控制[ J ] . 电工技术学报,2021 , 36 ( 19 ): 4025-4034.

相似文献/References:

[1]贾勇,马戎,李岁劳.MEMS陀螺零偏温度补偿[J].机械与电子,2019,(03):18.
 JIA Yong,MA Rong,LI Suilao. Bias Temperature Compensation Method of MEMS Gyroscope [J].Machinery & Electronics,2019,(01):18.
[2]李 力,陆金桂.基于PSO-BP神经网络的飞灰含碳量测量方法[J].机械与电子,2019,(04):68.
 .Prediction Method of Carbon Content in Fiy Ash Based on PSO-BP Neural Network[J].Machinery & Electronics,2019,(01):68.
[3]王正.有导师学习神经网络的大米识别[J].机械与电子,2018,(05):67.
 WANG Zheng,Classification and Recognition of Rice Based on Supervised Learning Neural Network[J].Machinery & Electronics,2018,(01):67.
[4]方 明,王 春,李松有.基于 DA- SVR的2M 继电保护通道在线监测和故障诊断[J].机械与电子,2020,(02):63.
 ,On-line Monitoring and Fault Diagnosis of 2M Relay Protection Channel Based on DA-SVR[J].Machinery & Electronics,2020,(01):63.
[5]张晓军.基于神经网络模糊控制的单目无人机视觉避障方法研究[J].机械与电子,2020,(06):41.
 ZHANG Xiaojun.Research on Visual Obstacle Avoidance Method of Monocular UAV Based on Neural Network Fuzzy Control[J].Machinery & Electronics,2020,(01):41.
[6]陈 壮,王宪伦,陈 闪.基于优化ADRC的单臂机器人轨迹跟踪研究[J].机械与电子,2020,(10):77.
 CHEN Zhuang,WANG Xianlun,CHEN Shan.Study on Trajectory Tracking of Single-arm Robot Based on Optimized ADRC[J].Machinery & Electronics,2020,(01):77.
[7]吕栋腾 1,雷涛峰 2.基于神经网络的火电厂脱硫控制系统研究[J].机械与电子,2021,(09):37.
 LU Dongteng,LEI Taofeng.Research on Desulfurization Control System of Thermal Power Plant Based on Neural Network[J].Machinery & Electronics,2021,(01):37.
[8]平华丽.块状食品枕式包装机多轴同步控制[J].机械与电子,2022,(01):68.
 PING Huali.Multi Axis Synchronous Control of Pillow Packing Machine for Block Food[J].Machinery & Electronics,2022,(01):68.
[9]冯 斌.基于神经网络的汽车发动机机械设备故障定位[J].机械与电子,2022,(12):39.
 FENG Bin.Fault Location of Automobile Engine Mechanical Equipment Based on Neural Network[J].Machinery & Electronics,2022,(01):39.
[10]谢崇权,赵一夫,王安宽.基于神经网络的卷烟包装机运行监测与故障分析研究[J].机械与电子,2023,41(03):23.
 XIE Chongquan,ZHAO Yifu,WANG Ankuan.Research on Operation Monitoring and Fault Analysis of Cigarette Packing Machine Based on Neural Network[J].Machinery & Electronics,2023,41(01):23.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2022-02-08
作者简介:刘 方 ( 1983- ),女,河南南阳人,助理工程师,研究方向为信息技术与统计分析;李 慧 ( 1983- ),女,河南南阳人,助理工程师,研究方向为信息技术应用;张林岗 ( 1987- ),男,河南南阳人,工程师,研究方向为信息技术应用;胡镕显 ( 1981- ),男,河南南阳人,工程师,研究方向为计算机网络与应用;吕彦旭 ( 1970- ),男,河南南阳人,工程师,研究方向为信息技术应用。
更新日期/Last Update: 2023-03-01