基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法

    公开(公告)号:CN106759137B

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201710058781.3

    申请日:2017-01-23

    IPC分类号: E02B7/20 G05B13/04

    摘要: 本发明公开了基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法,包括步骤:1)定义闸门状态的关键数据:左右油缸行程偏差值ΔHc、闸门左右开度偏差值ΔH、闸门水封挤压度D、闸门噪声级别DB、闸门振动级别V;2)采集关键数据,设定误差分级标准;3)确定最佳误差范围;4)建立关键数据与油缸行程补偿值h的映射关系;5)建立初始BP人工神经网络模型,获得油缸行程补偿值h;6)将油缸行程补偿值h输出至闸门电气同步纠偏控制系统;7)进行人工神经网络训练,获得闸门运行最佳轨迹。本发明全面和准确的反映了闸门实际运行状态,解决了油缸行程检测值所反映的闸门状态与实际闸门状态不一致的问题,显著提高闸门运行同步精度。

    基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法

    公开(公告)号:CN106759137A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201710058781.3

    申请日:2017-01-23

    IPC分类号: E02B7/20 G05B13/04

    CPC分类号: E02B7/20 G05B13/042

    摘要: 本发明公开了基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法,包括步骤:1)定义闸门状态的关键数据:左右油缸行程偏差值ΔHc、闸门左右开度偏差值ΔH、闸门水封挤压度D、闸门噪声级别DB、闸门振动级别V;2)采集关键数据,设定误差分级标准;3)确定最佳误差范围;4)建立关键数据与油缸行程补偿值h的映射关系;5)建立初始BP人工神经网络模型,获得油缸行程补偿值h;6)将油缸行程补偿值h输出至闸门电气同步纠偏控制系统;7)进行人工神经网络训练,获得闸门运行最佳轨迹。本发明全面和准确的反映了闸门实际运行状态,解决了油缸行程检测值所反映的闸门状态与实际闸门状态不一致的问题,显著提高闸门运行同步精度。