一种基于神经网络算法的桥式起重机防摇摆控制方法

摘要

为了解决起重机运行过程中载荷的摆动问题一直是阻碍起重机运行效率的主要难题这一问题，本发明提出了一种基于神经网络算法的桥式起重机防摇摆控制方法，其特征在于：事先选定BP神经网络NN的结构，建立由神经网络控制器NN_C和逆模型辨识器NN_I组成的控制系统；NN_C和NN_I为完全相同的网络结构，NN_C与被控制对象串联，实现对象的逆，作为逆模型控制器；NN_I为模型辨识器，它与NN_C的结构和学算法完全相同，作用是在线辨识对象逆模型，通过在线调整，使输出F`与NN_C控制器输出量F的误差趋于0，这样，由于NN_C和NN_I的结构算法完全相同，也就调整了NN_C的权值，使得NN_C能够实时跟踪被控对象的逆模型，实现自适应控制作用。

主权项

一种基于神经网络算法的桥式起重机防摇摆控制方法，其特征在于：事先选定BP神经网络NN的结构，建立由神经网络控制器NN_C和逆模型辨识器NN_I组成的控制系统；NN_C和NN_I为完全相同的网络结构，NN_C与被控制对象串联，实现对象的逆，作为逆模型控制器；NN_I为模型辨识器，它与NN_C的结构和学习算法完全相同，作用是在线辨识对象逆模型，通过在线调整，使输出F`与NN_C控制器输出量F的误差趋于0，这样，由于NN_C和NN_I的结构算法完全相同，也就调整了NN_C的权值，使得NN_C能够实时跟踪被控对象的逆模型，实现自适应控制作用。