Resumen

Según el diagrama del principio hidráulico del dispositivo de prueba de subrasante, se establecen el modelo matemático del sistema de presión de servo electrohidráulico del cilindro de presión dinámica y el modelo de simulación AMESim. El sistema se divide en dos partes: el subsistema de desplazamiento del cilindro de presión dinámica y el subsistema de presión de salida del cilindro de presión dinámica. Sobre esta base, se diseña un algoritmo de control adaptativo de modo deslizante de retroceso de red neuronal RBF: utilizando la estructura de doble modo deslizante, se utilizan dos redes neuronales RBF para aproximar las incertidumbres en los dos subsistemas, proporcionar métodos de diseño del controlador adaptativo de modo deslizante RBF del subsistema de desplazamiento del cilindro de presión dinámica y del controlador adaptativo de modo deslizante de retroceso RBF del subsistema de presión de salida del cilindro de presión dinámica, y dar las dos leyes adaptativas

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Principio hidráulico; Dispositivo de prueba de subrasante; Cilindro de presión dinámica; Sistema de presión servo electrohidráulico; Red neuronal RBF; Modo deslizante de retroceso
• Keywords:Hydraulic principle; Subgrade test device; Dynamic pressure cylinder; Electrohydraulic servo pressure system; RBF neural network; Backstepping sliding mode