《双马达模糊神经网络速度同步控制实现方法研究》这篇论文主要探讨了如何利用模糊神经网络控制技术解决双马达驱动系统中的速度同步问题，特别针对内嵌式溢油回收机扫油臂与卷筒的电液驱动系统。在机电工程领域，这种速度同步控制对于设备的高效运行和精度至关重要。
首先，文章介绍了扫油臂和卷筒驱动系统的基本结构和工作原理，以及其在溢油回收过程中的控制需求。这两个马达需要协同工作，确保扫油臂和卷筒的运动速度一致，以避免可能导致效率降低或设备损坏的不协调运动。
接着，作者提出了基于“等同控制”策略的模糊神经网络控制器设计。等同控制是一种控制方法，旨在使两个或多个系统的输出尽可能接近，以实现同步。模糊神经网络控制结合了模糊逻辑的灵活性和神经网络的学习能力，能够处理非线性、不确定性和复杂交互的问题，适合于解决双马达速度同步的挑战。
在理论构建的基础上，研究者通过MATLAB软件进行了模糊神经网络控制系统与传统的PID控制系统的仿真对比。仿真结果展示了两种控制系统的阶跃响应和线速度同步误差对比曲线。模糊神经网络控制系统展现出几乎没有超调（overshoot）的现象，调整时间仅为5.2秒，而PID控制系统则有约23%的超调，调整时间达到了8秒。此外，当系统达到稳定状态时，模糊神经网络控制的线速度差仅为7毫米/秒，相比之下，PID控制的线速度差为16毫米/秒，这表明模糊神经网络控制具有更高的同步精度。
论文的结论强调，模糊神经网络控制相对于PID控制在动态响应特性和稳态特性上都有显著优势，能更有效地减少同步误差，提高同步精度，从而优化整个系统的性能。这一研究为双马达速度同步控制提供了一种新的、更有效的解决方案，对于提升溢油回收机等类似设备的工作效率和精度具有重要的实践意义。
关键词：溢油回收机；双马达；速度同步控制；模糊神经网络控制；PID控制。
