基于DE-RBF神经网络的短电弧脉冲电源恒压控制.pdf

【基于DE-RBF神经网络的短电弧脉冲电源恒压控制】 在现代工业制造领域，特种加工技术如电弧加工被广泛应用于精密零件和复杂形状的制作。短电弧脉冲电源作为电弧加工的重要组成部分，其恒压控制对于保证加工精度、提高效率和降低损耗至关重要。传统的PID控制器虽然在许多控制系统中表现出良好的性能，但在应对复杂的非线性、动态变化的短电弧脉冲电源系统时，其控制效果可能会受限。 为了解决这一问题，研究者提出了一种基于差分进化算法（DE）优化的径向基函数（RBF）神经网络的PID控制策略。差分进化算法是一种全局优化的搜索算法，能有效寻找到复杂问题的最优解。RBF神经网络则以其快速收敛和良好的非线性映射能力，适合作为控制系统的模型。 该研究中，学者孟崇崇、周建平和胡国玉构建了MATLAB/Simulink电源系统仿真模型，通过对比分析传统PID控制策略和基于DE-RBF PID控制策略的性能，验证了新型控制策略的优势。实验证明，采用DE-RBF PID控制的脉冲电源输出更加稳定，抗干扰能力强，且稳压效果显著。在实际的短电弧铣削加工实验中，加工效率提升了59.7%，相对电极损耗减少了3.07%。 这一成果不仅提高了短电弧加工的效率，还降低了加工过程中的能耗，对于推动特种加工技术的进步具有重要意义。DE-RBF神经网络结合PID控制器的创新应用，展示了深度学习和机器学习在解决实际工程问题中的巨大潜力，为未来电力控制系统的智能化设计提供了新的思路。 这篇研究聚焦于短电弧脉冲电源的恒压控制，利用DE-RBF神经网络优化PID控制器，实现了高效、低损耗的加工效果。这一方法的应用不仅在技术上取得了突破，也为其他领域的非线性控制系统优化提供了参考。通过将先进的算法和理论应用于实践，我们可以期待更多类似的技术进步，推动工业制造领域的持续发展。