【摘 要】
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钢管倒棱机是钢管加工过程中的重要组成设备之一，该设备的作用是对钢管的管端进行倒棱加工。近年来钢管需求量的快速增长对钢管倒棱机提出了更高的要求。钢管倒棱机是集机械、
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钢管倒棱机是钢管加工过程中的重要组成设备之一，该设备的作用是对钢管的管端进行倒棱加工。近年来钢管需求量的快速增长对钢管倒棱机提出了更高的要求。钢管倒棱机是集机械、电气、液压、控制为一体的复杂机床设备，而倒棱机机头轴向进给机构的控制是系统的核心所在。目前轴向进给机构主要分为电液伺服系统和电机伺服系统，其中电液伺服系统因其响应速度快、功率质量比大、负载刚度大、控制精度高等特点，应用较为广泛。 本文首先介绍了倒棱机的系统组成和工艺原理以及轴向进给系统的组成和工作原理，推导了电液伺服阀、液压缸、伺服放大器、位移传感器等元件的数学模型，并在MATLAB软件中进行了系统的稳定性分析。 本文介绍了AMESim仿真软件，并在该软件环境下建立了倒棱机电液伺服系统的仿真模型，在Simulink环境下建立了控制器的模型，经过一系列的调试和分析，最终建立了基于AMESim/Simulink的倒棱机电液伺服控制系统的仿真模型，为后续的研究提供了基础。 倒棱机电液伺服系统是一个非线性、参数时变的复杂系统，鉴于常规PID控制无法满足控制要求的前提下，本文引入了神经网络，将其与常规PID控制相结合构成神经网络PID控制，利用神经网络的自组织、自学习能力根据系统的变化在线的调整控制器参数，以取得较好的控制效果。本文分别建立了两种神经网络PID控制算法:一种是单神经元PID控制，一种是基于BP神经网络的PID控制。仿真结果表明:常规PID控制在负载恒定、工况稳定时能够取得满意的控制效果，但在系统参数改变等复杂工况下不能达到系统要求，而神经网络PID控制在复杂情况下依然能够取得较为满意的控制效果。 最后采用西门子S7-300PLC作为主控制器进行了实验研究，利用STEP7编程软件编写了控制算法的程序，实验结果表明采用神经网络PID控制算法的效果优于常规PID控制，进一步验证了神经网络PID控制应用于倒棱机电液伺服系统的有效性和实用性，具有良好的发展前景。
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