GMA的PID神经网络控制器设计与仿真研究

由于磁滞非线性现象,导致超磁致致动器(GMA)在开环系统中产生了定位误差,在闭环系统中造成了系统不稳定。为了克服该问题,应用PID神经网络系统,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以实现GMA的精密位移跟踪控制。PID神经网络是依据GMA的滞回特性构造的,通过反馈误差学习方案在线自适应学习GMA的逆滞回模型。通过仿真,结果表明该控制策略能够适应GMA滞回特性随机械负载的变化,在线建立GMA的滞回逆模型,从而消除滞回非线性,实现GMA的精密定位。

基于PID神经网络的智能温度仪表研究

热电偶在工业测温中应用广泛,但其温度和热电势之间呈非线性关系,限制了测温精度.利用PID神经网络前馈校正法功能,设计了智能温度仪表硬件电路来解决热电偶温度计算的精度问题.通过实验验证,这种计算方法准确性高、实用性强.