Hydraulic systems that damp active oscillation operate according to a certain non-linear and time-varying algorithm. It is difficult to create a controller based on its dynamic model. This chapter proposes a new operation regime of the controller based on neuron nets by combining the advantages of the adaptive, radial, and basic functions of the neuron net. Its undoubted advantages are a learning (tilting) ability in real time to process indefinite, nonlinear disturbances, and to change the value of the active force in the hydraulic leaf spring by adjusting the weight coefficients of the neuron net and/or the radial parameters of the basic function. The model is a ¼ hydraulic active sprung mass of a mobile vehicle. The modeling shows that the use of a neuron net controller makes the sprung mass much more efficient.
Одним из важнейших качеств, определяющих компоновку ходовой системы машины на стадии проектирования, является уплотняющее воздействие на почву. Однако отечественные нормативы этого воздействия не отвечают в полной мере требованиям современного сельского хозяйства. Обоснована необходимость анализа ходовых систем тяговых и транспортных машин, а также рекомендаций по выбору параметров для вновь создаваемой или модер-низируемой техники. Разработана база данных гусеничных сельскохозяйственных тракторов с учетом параметров: тягового класса, эксплуатационного веса, номинальной мощности двигателя, среднего давления на почву, площа-ди контактной поверхности опорной ветви гусеницы. Машины были разделены на группы по странам-производи-телям: Европа/Северная Америка и РФ/СНГ. Построены основные графические зависимости для каждой из групп машин, а также сформированы соответствующие аналитические зависимости в интервалах с наибольшей концен-трацией машин. Отметили, что с целью упрощения процедуры получения параметров уплотняющего воздействия тракторов на почву целесообразно использовать программный инструмент -искусственная нейронная сеть (или персептрон). Установили, что для решения этой задачи необходимо применить многослойный персептрон (MLP) -нейтронная сеть прямого распространения сигналов (без обратной связи). Осуществить анализ параметров хо-довых систем с учетом их уплотняющих воздействий на почву и рекомендовать выбор этих параметров для вновь создаваемых машин. Разработан программный код искусственной нейронной сети. На основе сформированной ба-зы тракторов создана и протестирована искусственная нейронная сеть. Накопленная погрешность не превышает 5 процентов, что говорит о достоверности полученных в ходе расчета искусственной нейронной сети результатов и надежности инструмента. Показали, что, оперируя исходной информацией из массива заложенных в базу данных, можно определить недостающие данные с помощью разработанной искусственной нейронной сети.Ключевые слова: сельскохозяйственный трактор, ходовая система, резиноармированная гусеница, уплотняю-щее воздействие на почву, база данных сельскохозяйственных тракторов, искусственная нейронная сеть. ■ Для цитирования: Кузьмин В.А., Федоткин Р.С., Крючков В.А. Искусственная нейронная сеть для обо-снования параметров ходовых систем тракторов / Сельскохозяйственные машины и технологии. 2017.
Áîëüøóþ ÷àñòü âðåìåíè ýêñïëóàòàöèè êîëåñíûå ñåëüñêîõîçÿéñòâåííûå òðàêòîðû ðàáîòàþò íà ïîëÿõ ñ ðàçíûìè ïî÷âåííûìè ôîíàìè, à ïðè âûïîëíåíèè òðàíñïîðòíûõ ðàáîò-íà ãðóíòîâûõ äîðîãàõ ëèáî â óñëîâèÿõ áåçäîðîaeüÿ.  ýòèõ óñëîâèÿõ íåîáõîäèìà ñèñòåìà ïîäðåññîðèâàíèÿ, ïîçâîëÿþùàÿ îáåñïå÷èòü ðåãëàìåíòèðîâàííóþ ïëàâíîñòü õîäà è ýôôåêòèâíóþ âèáðîçàùèòó îïåðàòîðà. Öåëü èññëåäîâàíèÿ-ðàçðàáîòàòü íîâûé êîíòðîëëåð, ñêîëüçÿùåãî ðåaeèìà íà îñíîâå ðàäèàëüíûõ áàçèñíûõ ôóíêöèé â íåéðîííîé ñåòè (ÐÁÔÍÑ), ðåàëèçîâàííûé äëÿ àêòèâíîé ñèñòåìû ïîäðåññîðèâàíèÿ ¼ ÷àñòè ìîáèëüíîãî ýíåðãåòè÷åñêîãî ñðåäñòâà (ÌÑ). Àëãîðèòì óïðàâëåíèÿ îñíîâàí íà ðàäèàëüíûõ áàçèñíûõ ôóíêöèÿõ è ñî÷åòàåò â ñåáå ïðåèìóùåñòâî àäàïòèâíîé ñèñòåìû óïðàâëåíèÿ è óïðàâëåíèÿ ðåaeèìîì ñêîëüaeåíèÿ. Ïðàâèëî àäàïòàöèè èñïîëüçóåòñÿ äëÿ ðåãóëèðîâàíèÿ áàçèñíûõ ôóíêöèé íà îñíîâàíèè èíôîðìàöèè î çàäàííîé ïîâåðõíîñòè ñêîëüaeåíèÿ â ðåaeèìå ðåàëüíîãî âðåìåíè. Òàê êàê òàêîé ïîäõîä îáëàäàåò ñïîñîáíîñòüþ ê îáó÷åíèþ, òî åãî ðåàëèçàöèÿ ìîaeåò áûòü íà÷àòà áåç êàêèõ-ëèáî íà÷àëüíûõ çíà÷åíèé ÐÁÔÍÑ. Ïðåäëàãàåòñÿ äëÿ óïðàâëåíèÿ ïàðàìåòðàìè ñêîëüçÿùåãî ðåaeèìà èñïîëüçîâàòü íåéðîííóþ ñåòü. Äëÿ óïðàâëåíèÿ àêòèâíîé ñèñòåìîé ïîäðåññîðèâàíèÿ ÌÑ ïðåäëàãàåòñÿ àäàïòèâíûé êîíòðîëëåð ðåaeèìà ñêîëüçÿùåãî ðåaeèìà ÐÁÔÍÑ. Ðåãóëèðóåìûé ïàðàìåòð äëÿ êîíòðîëëåðà ÐÁÔSM âûáèðàåòñÿ êàê g s = 8,5, ÷òîáû ïîêðûòü äèàïàçîí ãàóññîâñêèõ ôóíêöèé. Ïðåäëîaeåí íîâûé êîíòðîëëåð ðåaeèìà ñêîëüaeåíèÿ ãèäðàâëè÷åñêè àêòèâíîé ñèñòåìû ïîäðåññîðèâàíèÿíà îñíîâå íåéðîííîé ñåòè. Ðåçóëüòàòû èìèòàöèîííîãî ìîäåëèðîâàíèÿ ïîêàçûâàþò, ÷òî áëàãîäàðÿ èñïîëüçîâàíèþ äàííîãî íåéðîñåòåâîãî êîíòðîëëåðà ñèñòåìà ïîäðåññîðèâàíèÿ äîñòàòî÷íî ýôôåêòèâíî ñíèaeàåò âèáðîàêòèâíîñòü êîëåáàòåëüíîé ñèñòåìû èññëåäóåìîãî ÌÑ îò íåðîâíîñòåé äîðîãè. Êëþ÷åâûå ñëîâà: ñðàâíèòåëüíàÿ îöåíêà, ãèäðîïîäâåñêà, àêòèâíàÿ ñèñòåìà ïîäðåññîðèâàíèÿ, íåéðîííàÿ ñåòü. Most of the time of operation, wheeled agricultural tractors work in fields with different soil backgrounds and in transport on dirt roads or even off-road. Under these conditions, a suspension system is needed to ensure the smoothness ride and effective vibration protection of the operator. Purpose of the study. To develop a new sliding mode controller based on radial basis functions in a neural network (RBFNN), implemented for an active suspension system of ¼ of a part of a mobile energy facility (MF). Materials and methods. The control algorithm is based on radial basis functions and combines the advantage of an adaptive control system and slip mode control. The adaptation rule is used to regulate basic functions based on information about a given sliding surface in real time. Since this approach has the ability to learn, its implementation can be started without any initial RBFNN values. It is proposed to use the neural network to control the parameters of the sliding mode. Results and discussion. To control the active MF suspension system, an adaptive RBFNN sliding mode controller is proposed. The adjustable parameter for the RBFSS controller is selected as g s = 8,5 to cover the range of Gaussian functions. Conclusions. ...
This article discusses the development of a hydraulic spring system for vehicles based on various control laws. Two approaches to the development of a control algorithm for nonlinear systems are presented. One approach uses the least squares method to calculate the controller parameters of a linearized dynamic system model. The other approach uses a multilayer perceptron-type neural network to model and estimate the actual parameters of the nonlinear system. The main idea is to demonstrate how the actual parameter estimation of a nonlinear neural model that is being trained is applied in a linearized model controller with real-time computation.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.