神经网络模糊PID控制在高低温环境模拟系统的应用

高低温环境模拟系统主要用于大型空间可展开天线及其他大型机构的高低温极限环境下的展开功能试验及其他相关试验;系统要求测控的范围较广、精度较高且不能超调;温度控制具有典型的非线性、时变性和滞后性等特性,增加了控制的难度;为了解决常规PID控制效果不理想的问题,提出了一种新型复合控制方案——神经网络模糊PID控制算法,并将此算法与常规PID控制进行了仿真比较。

神经网络解耦控制在某无人机组件测试系统的应用

无人机组件测试系统,主要用于对某型号无人机组件进行相关性能测试和试验验证;系统的控制参数温度、压力、流量间存在强耦合关系;为了解决常规控制方法难以控制的难题,设计了一种基于PID神经元网络的前向多层解耦控制器,并利用遗传算法对神经网络的权值进行训练;将此算法在MATLAB下进行仿真,解耦控制效果较为理想,随后经航空测试系统试验验证,该控制方法可以达到设计需求,有力地支持了相关型号的研制工作。

多路热动力试验台测控系统的设计与研制

多路热动力试验台所需控制的各参数存在时变性、非线性、强耦合等问题,设计了一种基于专家系统的热动力试验台测控系统。测控系统采用了分布式控制系统,分析了测控系统的硬件和软件结构,引入专家系统的控制方法,建立知识库和推理机,模拟专家经验利用知识进行推理,从压力稳态控制和温度梯度控制2个实验,分析了专家控制方法。试验结果证明:基于专家控制的测控系统能保证精度控制要求,目前该测控系统已通过专家验收并投入运行。