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风电叶片多点静力测试神经网络PID解耦控制

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风电叶片多点静力加载测试中由于存在各加载点之间的交联耦合现象,其加载精度难以得到保证.为此在研究耦合机理和解耦控制的基础上,提出变步长BP神经网络PID自整定算法.建立多点静力加载控制系统耦合模型,通过仿真并与实际实验数据比较,验证该算法的有效性.结果表明该算法可有效降低各加载点之间的耦合效应,有利于提高网络的稳定性和搜索速度,同时还具有自学习功能以适应不同尺寸和参数的叶片.
Neural Network PID Decoupling Control for Multi-Point Static Test of Wind Turbine Blades

周爱国、曾智杰、乌建中、张金峰

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同济大学机械与能源工程学院,上海 201804

风电叶片 多点静力加载 神经网络 变步长算法 解耦控制

国家重点研发计划

2018YFB1501200

2021

10.19708/j.ckjs.2021.02.213

测控技术
中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所

测控技术

CSTPCD
影响因子：0.5
ISSN：1000-8829
年,卷(期)：2021.40(3)
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