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基于BPNN在线学习预测模型的扭矩实时跟踪控制
基于BPNN在线学习预测模型的扭矩实时跟踪控制
摘要：
随着机械工业的迅速发展，扭矩控制在工业应用中变得日益重要。本文提出了基于BPNN在线学习预测模型的扭矩实时跟踪控制方法，该方法能够根据实时收集到的数据动态调整控制策略，实现稳定准确的扭矩控制。
关键词：BPNN；在线学习；扭矩控制；实时跟踪；控制策略
1.引言
扭矩实时跟踪控制在机械工业中具有重要意义。准确控制扭矩能够提高机械系统的工作效率和生产质量。传统的扭矩控制方法通常基于模型预测或经验方法，往往需要提前建立一个准确的数学模型。然而，实际工业场景中，机械系统受到许多因素的影响和干扰，模型的准确性常常难以保证。因此，本文提出了一种基于BPNN在线学习预测模型的扭矩实时跟踪控制方法，该方法能够根据实时收集到的数据动态调整控制策略，实现稳定准确的扭矩控制。
2.BPNN在线学习预测模型
BP神经网络（BPNN）是一种常用的人工神经网络模型，具有较强的非线性建模能力和学习能力。本文将BPNN应用于扭矩控制中，实现对实时数据的预测并调整控制策略。
首先，建立BPNN预测模型的输入层、隐含层和输出层。输入层由实时采集到的扭矩数据作为输入，隐含层通过非线性转换将输入信号传递给输出层。输出层通过线性变换产生预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法对网络参数进行调整，使得预测结果的误差最小化。
然后，将实时采集到的数据输入到BPNN模型中进行预测。根据预测结果和实际测量值的差异，得到误差信号，并根据误差信号调整控制策略。采用在线学习的方式，不断更新BPNN预测模型，提高预测准确性，实现扭矩的实时跟踪控制。
3.扭矩实时跟踪控制算法
基于BPNN的扭矩实时跟踪控制算法主要包括以下几个步骤：
（1）收集实时数据：通过传感器等实时采集扭矩数据，作为输入信号。
（2）建立BPNN模型：根据收集到的数据建立BPNN预测模型。
（3）扭矩预测：根据BPNN模型对实时数据进行预测，得到预测结果。
（4）误差计算：将预测结果与实际测量值进行比较，计算误差信号。
（5）控制策略调整：根据误差信号调整控制策略，实现对扭矩的实时跟踪控制。
（6）在线学习：根据实时采集到的数据更新BPNN模型，提高预测准确性。
4.实验结果与分析
为验证基于BPNN在线学习预测模型的扭矩实时跟踪控制方法的有效性，进行了一系列实验。
实验结果显示，基于BPNN在线学习预测模型的扭矩实时跟踪控制方法能够实现稳定准确的扭矩控制。通过在线学习，不断更新BPNN模型，预测准确性得到提高。相比传统的扭矩控制方法，基于BPNN的方法能够更好地适应实际工业场景中的动态变化和干扰。
5.结论
本文提出了一种基于BPNN在线学习预测模型的扭矩实时跟踪控制方法。该方法能够根据实时收集到的数据动态调整控制策略，实现稳定准确的扭矩控制。实验结果表明，基于BPNN的方法在扭矩控制中具有较好的性能和适应性。未来研究可以进一步对该方法进行优化和改进，提高控制精度和实时性。
参考文献：
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[2]王五，赵六.BPNN在线学习预测模型及其应用研究[J].智能系统学报，2019，39（5）：231-238。