基于神经网络的助力搬运装置自适应控制方法研究.docx

基于神经网络的助力搬运装置自适应控制方法研究
基于神经网络的助力搬运装置自适应控制方法研究
摘要：随着工业自动化水平的提高，助力搬运装置在物流和生产线上发挥着重要的作用。然而，由于工作环境的复杂性，传统的控制方法往往无法满足复杂动态环境下的精确控制需求。为了解决这一问题，本论文提出了基于神经网络的助力搬运装置自适应控制方法。通过分析和建模助力搬运装置的动力学特性，采用神经网络算法实现自适应控制。实验结果表明，该方法具有良好的控制精度和适应性。
关键词：神经网络；助力搬运装置；自适应控制；动力学特性
1.引言
助力搬运装置作为一种重要的工业机械设备，广泛应用于物流和生产线上的物料搬运、装卸等工作中。其功能和性能对工业生产的高效性和安全性具有重要影响。然而，由于工作环境的复杂性，助力搬运装置在实际应用中面临着许多挑战。例如，不同的工作场景和物料之间存在差异，传统的控制方法无法满足精确控制需求。因此，研究一种自适应控制方法，能够根据实际情况对助力搬运装置进行精确控制，具有非常重要的意义。
2.助力搬运装置的动力学建模
在研究助力搬运装置的控制方法之前，需要了解其动力学特性。通过分析助力搬运装置的结构和工作原理，可以建立起其数学模型。例如，可以采用质点模型或刚体动力学模型来描述装置的运动特性。通过对助力搬运装置的运动特性进行建模，可以为后续的控制算法设计提供基础。
3.神经网络算法原理
神经网络算法是一种模拟人类大脑神经网络的计算模型，具有非常强大的学习和适应能力。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。通过不断调整神经元之间的连接权重，可以实现对输入数据的逼近和拟合。为了实现助力搬运装置的自适应控制，可以利用神经网络算法实现对装置动力学模型的建模和控制。通过训练神经网络，将输入的运行状态与期望的动作进行匹配，实现对助力搬运装置的精确控制。
4.基于神经网络的助力搬运装置自适应控制方法
基于上述分析，本论文提出了一种基于神经网络的助力搬运装置自适应控制方法。具体步骤如下：
1)收集助力搬运装置的运行状态数据，包括位置、速度、力等信息。
2)利用收集到的数据对装置的动力学特性进行建模。可以采用质点模型或刚体动力学模型。
3)设计神经网络的结构，并利用已知数据进行网络的初始化。
4)运用训练数据对神经网络进行训练，调整连接权重和阈值，使得网络能够准确地预测装置的控制动作。
5)实时输入助力搬运装置的运行状态，通过神经网络算法得到对应的控制动作。
6)将控制动作转化为实际的操控信号，对助力搬运装置进行精确控制。
5.实验证明
为了验证所提出方法的有效性，对助力搬运装置进行了实验。实验结果表明，所提出的基于神经网络的自适应控制方法能够精确控制助力搬运装置的运动。与传统的控制方法相比，该方法具有更好的适应性和控制精度。
6.结论
本论文针对助力搬运装置在复杂动态环境下的精确控制问题，提出了一种基于神经网络的自适应控制方法。实验结果表明，该方法能够有效地解决助力搬运装置在不同工作场景中的控制需求。未来的研究可以进一步探索神经网络算法在其他工业自动化领域的应用，推动工业自动化水平的进一步提高。
参考文献：
[1]Wang,C.,Guo,Z.,&Wu,Y.(2018).Adaptivetrajectorytrackingcontrolforroboticmanipulatorsbasedonneuralnetworksanddisturbanceobserver.IEEEAccess,6,56487-56494.
[2]Barcelos,R.S.B.,Neves,L.A.,&Bastos-Filho,C.J.(2019).Adaptivecontrolofarobotmanipulatorusingneuralnetworks.In20198thBrazilianConferenceonIntelligentSystems(BRACIS)(pp.8-13).IEEE.
[3]Li,Q.,Niu,Y.,Wu,J.,Li,X.,&Hirzinger,G.(2018).Adaptivemotion/forcecontrolofahydraulicmanipulatorwithbackstibniteneuralnetworkapproximation.ControlEngineeringPractice,72,120-133.