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作者：齐冠然;李民;卢金生;
单位：河南建筑职业技术学院设备工程系;郑州大学机械工程学院;郑州机械研究所有限公司;
摘要：RBF神经网络对于不确定问题的处理具有明显优势，尤其适用于具有节能效果的锻压机负载敏感阀控系统。在介绍RBF神经网络结构的基础上，设计了一种采用改进RBF/模糊PID控制方案。选择经过改进的径向基函数（RBF）神经网络实现对锻压机液压驱动过程的PID控制，同时优化了RBF神经网络的结构。利用Matlab对各个动作下的锻压机输出功率开展了模拟测试，对比了模拟结果和改进前的输出结果。在空载与轻载条件下采用RBF/模糊PID可以获得更高的控制精度，能够实现系统的快速响应，从而降低了液压泵的输出功率，减少系统能耗，获得更优的节能效果。重载下，改进RBF/模糊PID控制效果不明显，期待后续进一步加强控制。该研究对提高液压锻压机动作精度控制和节约能源具有一定的理论指导意义，易于推广应用。
关键词：锻压机;;改进RBF神经网络;;PID控制;;节能
基金资助：河南省重点研发与推广专项项目（2021-68）
