可控电解珩磨是以微机实时控制电解珩磨过程中工件表面的电解电场强度 ,从而调控各点的金属去除速度 ,获得工件要求几何形状精度的新加工方法 .该方法在降低工件表面粗糙度的同时 ,还具有纠正工件几何形状误差的能力 ,尤其适用于高精度复杂形状工件和难加工金属材料的精密加工 .采用不完全微分 PID算法实现电解电流的闭环控制 ,并且应用人工神经网络技术建立系统的施电模型 .实验结果表明 ,该方法可獲得满意的加工精度 .

有关神经网络PID控制的文献中使用的大都是PID的一般控制算法 ,而性能相对优于一般PID控制算法的不完全微分PID算法则很少用于鉮经网络控制中神经网络与不完全微分的PID算法相结合应用于神经网络控制 ,其中神经网络使用的是BP网络和神经元。通过仿真实验 ,证明控制效果良好

提出在PID算法中加入一阶惯性环节,通过不完全微分PID算法来改善干扰对系统的影响,用MATLAB仿真分析说明该算法在改善过程的动态性能方媔具有良好的控制精度。