基于递归神经网络模型预测控制的模型平稳切换

不同生产条件下的控制系统可视多模型控制系统,但多模型控制在模型切换时会引起系统的瞬态响应。采用递归神经网络建立系统的多个模型,基于模型预测控制进行控制模型切换,克服了模型切换时引起的系统瞬态响应,实现系统的平稳切换。并通过仿真表明这种切换策略明显改善了模型切换过程的动态性能。

有转运运输问题的Hopfield神经网络优化方法

Hopfield神经网络是一种递归神经网络,可以用于联想记忆和优化,运输问题是一类特殊的线性规划问题,结合Hopfield神经网络优化功能和有转运运输问题的特点,并根据运输问题的实际情况,将约束边界模糊化,设计针对有转运运输问题的连续Hopfield神经网络电路。借用神经网络中能量函数的概念和含义确定网络电路的参数并证明系统的稳定性。将优化有转运运输问题转换成求解网络系统的平衡点,即吸引子。在优化过程中,为了防止网络收敛到局部极值,采用模拟退火算法,使网络能够达到全局最小值,不仅优化速度快、实时性强,也给其它线性、非线性规划问题的优化提供了一个新的途径。并通过计算机仿真研究验证了系统的有效性、可行性。

基于递归神经网络的预测模糊控制

为提高控制信息与实时状态的适应性,改善模糊控制品质,用传统模糊控制策略,根据当前时刻误差和预测误差变化值,预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差.用递归神经网络预报系统未来输出值的功能,采用双系统交替控制模式.系统中包含1个模糊控制器和1个递归神经网络,一个工作,另一个学习,使控制系统具有自适应性.仿真结果表明,与常规模糊控制相比,预测模糊控制使超调减小,调节时间缩短.

一种基于Hopfield神经网络运输问题的优化方法

针对运输问题的特点,利用连续Hop-field神经网络中能量函数的概念和含义确定网络电路的参数并证明系统的稳定性。将优化运输问题转换成求解网络系统的平衡点,采用制成的神经网络电路优化计算速度快、实时性强,通过计算机仿真计算证明了系统的有效性、可行性。同时也给其他线性、非线性规划问题的优化提供了新的途径。

一种作业车间调度问题的Hopfield神经网络优化方法

结合Hopfield神经网络结构和作业车间调度问题(JSSP)的约束特点,给出了适合于Hopfield神经网络求解的作业车间调度问题的矩阵表达数学模型。借用神经网络中能量函数的概念和含义确定网络的连接权,并将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,避免了系统输出陷入局部极值。将优化作业车间调度方案问题转换成求解网络系统的平衡点,即吸引子,该网络不仅能输出可行最优解,且优化速度快、实时性强。并通过计算机仿真表明了该方法的有效性。

基于神经网络的风力辅助提水系统自适应PID解耦控制

针对风力机和离心水泵的特点,该文设计了一种风力辅助提水机结构及其控制策略。由于该设备需要解决最大可能地利用风能和风力机与柴油机之间的功率平衡问题,因此,该系统是一个时变的2输入2输出耦合系统。根据解耦和神经网络的思想,采用2个回归神经网络(DRNN)在线调整2个PID控制器的参数,一个神经元解耦补偿器完成系统的解耦,实现了不依赖于对象模型的自适应PID解耦控制。计算机仿真结果验证了该控制策略的可行性,为进一步研究奠定了基础。

家用燃气热水器自适应模糊控制策略

针对不同地区,不同楼层水压、气压不同,以及随用水、用气用户的多少,水压、气压也发生变化的特点,设计多组模糊控制器的参数,系统根据检测的实际水压、气压值,确定各组控制器参数的加权系数,再对各组控制器参数加权求和,获得一适应外界环境的控制器参数,完成系统的自适应功能。不仅提高了洗浴质量,也节约了能源。实验结果表明,这种控制策略有效、可行。

一种风力辅助提水机的智能解耦控制策略研究

针对风能的最大化利用问题以及由风力机驱动的液压马达与柴油机之间的功率平衡问题,设计了一种风力辅助提水机的智能控制系统。该系统是一个时变的2输入2输出耦合系统,采用2个递归神经网络(El-man)在线调整2个PID控制器的参数、1个神经元解耦补偿器完成系统的解耦,实现了不依赖于对象模型的自适应PID解耦控制。仿真结果验证了该控制策略可行性,为进一步研究提供了参考。

基于大林算法的燃气热水器温度Fuzzy-PID控制方法

在燃气热水器温度控制的数学模型基础上,提出利用大林算法来处理燃气热水器温度控制系统纯滞后的惯性环节,利用Fuzzy-PID算法实现给定燃气流量的控制。通过对大林控制器的详细设计过程和对燃气热水器温度控制系统的实例仿真可以看出,该控制方法具有良好的鲁棒性和较高的灵敏度,这为以后进一步研究奠定了基础。

基于DRNN网络的强排式燃气热水器自整定PID控制

强排式燃气热水器是一个耦合的两输入两输出系统,随机负荷的变化又表现出参数快时变的特性。固定参数PID控制难以适应此系统控制要求,因此,提出一种基于回归神经网络(DRNN)的两输入两输出PID控制器结构,给出了DRNN神经网络参数学习算法和PID控制器参数自整定算法。计算机仿真结果验证了该控制策略可行性,这为以后进一步研究奠定了基础。

基于神经网络的刮板输送机链动态自动张紧控制策略研究

以刮板输送机链自动张紧系统为研究对象,通过控制机尾电机转速和伸缩液压缸的位移,使得机尾链轮上下链张紧力始终恒定,实现刮板链动态自动张紧控制,这是一个时变的两输入两输出耦合系统。本文根据解耦和神经网络的思想,在线系统辨识和调整两个PID控制器的参数,实现了不依赖于对象模型的自适应PID解耦控制。计算机仿真结果表明,该系统具有较强的抗干扰能力和自适应能力,系统鲁棒性增强,为今后进一步研究奠定了基础。

基于T型滤波器的风力发电并网分散鲁棒控制方法

在现有T型滤波器的三相并网矩阵变换器系统模型基础上,根据电路分析有关定律,建立了T型滤波器的三相并网非线性耦合的不确定关联大系统模型,并通过变换将现有模型中非线性耦合转换为线性耦合,构建了适合于应用现有分散鲁棒控制方法的三相并网T型滤波器的不确定关联大系统模型,在分析了其稳定性基础之上,给出了该不确定关联大系统的分散鲁棒控制器的设计方法。并将该控制律设计方法应用到一个500kW风电并网T型滤波器的实例中,仿真结果表明该方法有效可行。

专家自适应PID控制在布输送张力调节中的应用

对纺织工业中布输送张力调节结构的调节原理进行了分析。对张力调节结果工作状态分段线性化,对每个线性化区间由ZieglerNichols规则预先整定相应一组PID控制器参数,通过专家在线判断张力调节机构的工作区间,采用相应PID控制器参数,实现布输送张力的自适应调节。在实际生产过程中,现场控制效果表明这种控制方法有效、可行。

风力辅助提水机神经滑模变结构控制方法

针对风力辅助提水机,在风速随机变化的情况下,柴油机控制水泵转速恒定问题,建立了系统仿射非线性T-S模型。基于RBF(径向基)神经网络滑模变结构方法,设计了系统水泵速度跟踪控制器,保证水泵额定转速运行的同时,实现风能的最大功率跟踪,充分利用风能。计算机仿真结果验证了提出的控制策略可行性,这为以后进一步研究奠定了基础。

风力发电变频水泵智能控制策略研究

针对风力发电机和逆变器的特点,给出了风能变频水泵的两输入两输出耦合系统时变模型结构。保持逆变器输入电压恒定的前提下,扰动逆变器输出交流电的频率来实现风力发电机的最大功率跟踪。根据解耦和神经网络的思想,采用两个回归神经网络(DRNN)在线调整两个PID控制器的参数,一个神经元解耦补偿器完成系统的解耦,实现了不依赖于对象模型的自适应PID解耦控制。计算机仿真结果验证了该控制策略可行性,这为以后进一步研究奠定了基础。

基于DRNN网络的风力辅助提水机自整定PID控制

基于风力机和离心水泵的特点,提出了一种风力辅助提水机结构及该机的控制系统。该机是一个耦合的两输入两输出时变系统,系统存在的响应较慢,负荷的随机变化及参数快时变的特性。固定参数PID控制难以适应此系统控制要求,因此,提出一种基于回归神经网络(DRNN)的两输入两输出PID控制器结构,给出了DRNN神经网络参数学习算法和PID控制器参数自整定算法。使该系统能在自然界的风速随机变化的情况下使风力机最大可能利用风能,同时与离心水泵输出功率匹配.计算机仿真结果验证了该控制策略可行性,这为以后进一步研究奠定了基础。

基于T-S模型风力辅助提水机模糊滑模变结构控制方法研究

针对风力辅助提水机,在风速随机变化的情况下,依据柴油机控制水泵转速恒定问题,建立了系统仿射非线性T-S模型。基于模糊滑模变结构方法,本文设计了系统水泵速度跟踪控制器,在保证水泵额定转速运行的同时,实现了风能的最大功率跟踪,充分利用了风能。计算机仿真结果验证了该控制策略可行性,这为以后进一步研究奠定了基础。

空间网架螺栓节点球网络化制造的探讨

阐述了螺栓节点球网络化制造的必然性 ,探讨了螺栓节点球制造智能节点的集成制造 ,数据库结构及基于网络的信息交换模式。给出了系统的所有功能并分析了其工作原理。提出了实现网络化加工空间网架螺栓节点球的具体方案。

纺织机械中储布机储布性能分析

针对纺织机械中储布机的工作原理与特点,参照电路暂态分析方法建立与其线性系统模型相同的电路线性系统,采用电路暂态分析方法分析了储布机的储布性能,给出了确定影响储布机储布性能的各参数的方法。分析过程与结果表明,此分析方法合理可行。

旋转绷平干爆机进出料系统自动化

介绍旋转绷平干燥机进出料系统的构成和工作原理以及操作中应注意的事项。