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Parameter Self - Learning of Generalized Predictive Control Using BP Neural Network
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作者 陈增强 袁著祉 王群仙 《Journal of China Textile University(English Edition)》 EI CAS 2000年第3期54-56,共3页
This paper describes the self—adjustment of some tuning-knobs of the generalized predictive controller(GPC).A three feedforward neural network was utilized to on line learn two key tuning-knobs of GPC,and BP algorith... This paper describes the self—adjustment of some tuning-knobs of the generalized predictive controller(GPC).A three feedforward neural network was utilized to on line learn two key tuning-knobs of GPC,and BP algorithm was used for the training of the linking-weights of the neural network.Hence it gets rid of the difficulty of choosing these tuning-knobs manually and provides easier condition for the wide applications of GPC on industrial plants.Simulation results illustrated the effectiveness of the method. 展开更多
关键词 generalized PREDICTIVE CONTROL self - tuning CONTROL self - learning CONTROL neural networks BP algorithm .
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一种混合多策略改进的麻雀搜索算法 被引量:6
2
作者 李江华 王鹏晖 李伟 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期303-315,共13页
针对麻雀搜索算法SSA求解目标函数最优解时具有过早收敛、在多峰条件下易陷入局部最优和在高维情况下求解精度不足等问题,提出了一种混合多策略改进的麻雀搜索算法MISSA。考虑到算法初始解的质量很大程度上会影响整个算法的收敛速度与精... 针对麻雀搜索算法SSA求解目标函数最优解时具有过早收敛、在多峰条件下易陷入局部最优和在高维情况下求解精度不足等问题,提出了一种混合多策略改进的麻雀搜索算法MISSA。考虑到算法初始解的质量很大程度上会影响整个算法的收敛速度与精度,引入精英反向学习策略,扩大算法的搜索区域,提升初始种群的质量和多样性;对步长进行分阶段控制,以提高算法的求解精度;通过在跟随者的位置中加入Circle映射参数与余弦因子,提高算法的遍历性与搜索能力;采用自适应选择机制在麻雀个体位置更新中加入Lévy飞行,增强算法寻优和跳出局部最优的能力。将改进后的算法与麻雀搜索算法及其他算法在13个测试函数上进行对比,并进行Friedman检验。实验结果表明,改进后的麻雀搜索算法能够有效提高寻优精度与收敛速度,并在高维问题中也具备较高的稳定性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 反向学习 步长控制 混沌参数 自适应
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基于模糊自学习的卷烟品质工艺参数控制平台设计 被引量:1
3
作者 王桂铝 张清 +2 位作者 任淑本 高长江 李毅 《机械设计与制造工程》 2024年第3期39-43,共5页
设计卷烟品质工艺参数控制平台采集工艺参数,并将其传输到网络传输层的ZigBee协调器和以太网卡芯片。利用中央处理器控制ZigBee协调器和以太网卡芯片,将卷烟品质工艺参数传输到访问支撑层。访问支撑层利用OPC数据存取接口和RS-485通信... 设计卷烟品质工艺参数控制平台采集工艺参数,并将其传输到网络传输层的ZigBee协调器和以太网卡芯片。利用中央处理器控制ZigBee协调器和以太网卡芯片,将卷烟品质工艺参数传输到访问支撑层。访问支撑层利用OPC数据存取接口和RS-485通信接口将卷烟品质工艺参数存储到信息存储层的SQL数据库。用户后台管理层通过调取SQL数据库内的卷烟品质工艺参数,利用生产工艺参数控制模块内的基于模糊自学习的卷烟品质工艺参数控制方法,控制卷烟品质工艺参数并将其反馈到设备层内不同卷烟生产设备中,实现卷烟品质工艺参数控制,同时利用该层内的报表管理、质量分析报表、设备管理等模块实现人机交互。 展开更多
关键词 模糊自学习 工艺参数控制 平台设计 射频识别技术
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基于卷积Transformer的支路参数辨识
4
作者 王琳鹏 宋公飞 汪梦龙 《信息技术》 2024年第9期98-103,共6页
为了解决在电力系统支路参数辨识任务中传统的单支路特征参数辨识只能对单一目标进行识别,无法充分利用电力系统的历史信息的问题。在Transformer模型基础之上采用一种卷积自注意力,帮助模型更好地捕获输入特征之间的关系,将局部上下文... 为了解决在电力系统支路参数辨识任务中传统的单支路特征参数辨识只能对单一目标进行识别,无法充分利用电力系统的历史信息的问题。在Transformer模型基础之上采用一种卷积自注意力,帮助模型更好地捕获输入特征之间的关系,将局部上下文更好地纳入注意力机制;同时采用卷积门控循环单元进行位置编码,保证内容和位置的一致性,从而降低训练损失,进一步改善预测的精确度。仿真结果表明,该算法预测精度较高,明显优于其它的机器学习算法和深度学习算法。 展开更多
关键词 深度学习 卷积自注意力 相对位置编码 参数辨识 输电线路
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改进TD3算法在电机PID控制器中的应用
5
作者 张梦杰 陈姚节 邓江 《计算机系统应用》 2024年第5期262-270,共9页
本文针对永磁同步电机(PMSM)在工业领域中的多变量、非线性和强耦合特性以及传统PID控制在应对其变化时可能导致参数调整困难、响应延迟、鲁棒性差以及适应性问题,提出一种结合双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法和PID控制的创新方案,... 本文针对永磁同步电机(PMSM)在工业领域中的多变量、非线性和强耦合特性以及传统PID控制在应对其变化时可能导致参数调整困难、响应延迟、鲁棒性差以及适应性问题,提出一种结合双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法和PID控制的创新方案,以优化PID参数调整,实现更精确的电机速度控制.在本文的方法中,融合双向长短期记忆网络(BiLSTM)到Actor和Critic网络中,极大增强了对PMSM动态行为的时间序列数据处理能力,使得系统不仅能够准确捕捉当前状态,还能预测未来趋势,从而实现对PID参数更精确和适应性强的自整定.此外,通过整合熵正则化和好奇心驱动的探索方法进一步增强策略的多样性,避免过早收敛到次优策略,并鼓励模型对未知环境进行深入探索.为验证方法的有效性,设计了一个永磁同步电机的仿真模型,并将本文提出的方法BiLSTM-TD3-ICE与传统的TD3以及经典的Ziegler-Nichols (Z-N)方法进行对比.实验结果充分证明了本文提出的策略在控制性能上具有显著的优势. 展开更多
关键词 深度强化学习 TD3算法 永磁同步电机 PID参数自整定 BiLSTM 内在好奇心 熵正则化
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ART-II型神经网络的参数自适应方法
6
作者 詹剑 徐秉铮 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1992年第5期36-42,87,共8页
由文献[2]提出的ART-Ⅱ模型可处理任意序列的辨识问题,但其未涉及网络的动态过程和自稳定区域的研究,只是人工设置不同的ρ值得到仿真结果。本文在深入研究ART-Ⅱ动态反馈机理的基础上,引入了吸引域、自稳定性、聚点等概念,提出了ρ值... 由文献[2]提出的ART-Ⅱ模型可处理任意序列的辨识问题,但其未涉及网络的动态过程和自稳定区域的研究,只是人工设置不同的ρ值得到仿真结果。本文在深入研究ART-Ⅱ动态反馈机理的基础上,引入了吸引域、自稳定性、聚点等概念,提出了ρ值自适应算法。这一新的机制可以并行搜索和不断地适应外界环境的变化,使得ρ自适应的ART-Ⅱ模型有一定的纠错、容错记忆能力,又有一定的敏感性,克服了原模型ρ值固定时错误记忆的弊病。(由改进型ART-Ⅱ神经网和数据采集、推理机制结合形成一完整智能系统,实现通信系统的多频信号接收处理。系统试验结果表明具有良好的识别效果。 展开更多
关键词 神经网络 参数自适应
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一种自适应混合权重的自步学习方法
7
作者 李豪 赵悦 +2 位作者 公茂果 武越 刘洁怡 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期2337-2349,共13页
自步学习是一种受人类和动物学习过程启发的学习机制,它赋予训练样本不同的权重,从而逐步将简单到更复杂的样本纳入训练集进行学习.自步学习在目标函数中加入自步正则项控制学习过程.目前存在多种形式的自步权重正则项,不同的正则项可... 自步学习是一种受人类和动物学习过程启发的学习机制,它赋予训练样本不同的权重,从而逐步将简单到更复杂的样本纳入训练集进行学习.自步学习在目标函数中加入自步正则项控制学习过程.目前存在多种形式的自步权重正则项,不同的正则项可能会导致不同的学习性能.其中,混合权重正则项同时具有硬权重和软权重的特点,因而被广泛应用在众多自步学习问题中.然而,当前的混合权重方法只结合了对数软权重,形式较为单一.此外,相较于软权重或硬权重方式,混合权重方法引入了更多的参数.提出一种自适应混合权重的自步正则方法来克服形式单一和参数难以调节的问题.一方面,在学习的过程中权重的表示形式能够自适应进行调整,另一方面,可以根据样本损失分布特点来自适应混合权重引入的自步参数,从而减少参数对人为经验的依赖.行为识别和多媒体事件检测上的实验结果表明提出的方法可以有效地解决权重形式和参数的自适应问题. 展开更多
关键词 自步学习 多项式混合权重 参数自适应 监督学习
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数据库系统参数调优方法综述 被引量:6
8
作者 曹蓉 鲍亮 +2 位作者 崔江涛 李辉 周恒 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期635-653,共19页
数据库系统具有大量的配置参数,参数配置不同会导致系统运行时很大的性能差异.参数优化技术通过选择合适的参数配置,能够提升数据库对当前场景的适应性,因此得到国内外研究人员的广泛关注.通过对现有的数据库参数调优方法进行总结分析,... 数据库系统具有大量的配置参数,参数配置不同会导致系统运行时很大的性能差异.参数优化技术通过选择合适的参数配置,能够提升数据库对当前场景的适应性,因此得到国内外研究人员的广泛关注.通过对现有的数据库参数调优方法进行总结分析,根据参数优化方法是否具有应对环境变化的能力,将现有工作分为固定环境下的数据库参数优化方法和变化环境下的数据库参数优化方法2类.对于固定环境下的参数优化方法,按照方法是否具有从历史任务中学习的能力将研究工作分为传统的参数优化方法和基于机器学习的参数优化方法2类并分别进行介绍.对于变化环境下的参数优化方法,按照不同的变化场景对现有工作进行分类介绍.最后,总结了现有工作中各类方法的优缺点,并对目前研究中待解决的问题和可能发展的方向进行了讨论. 展开更多
关键词 数据库系统 参数调优 性能调优 机器学习 自治数据库
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基于自监督网络的肝脏磁共振R_(2)^(*)参数图像重建
9
作者 陆琪琪 连梓锋 +3 位作者 李嘉龙 斯文彬 麦兆华 冯衍秋 《波谱学杂志》 CAS 北大核心 2023年第3期258-269,共12页
磁共振等效横向弛豫率(R_(2)^(*))参数量化技术已经被广泛应用于肝脏铁含量的定量测量中.然而铁沉积肝脏R_(2)^(*)参数图像的重建通常会受到噪声的严重影响.随着深度学习的兴起,深度学习网络成为磁共振参数图像重建的重要方法.本文提出... 磁共振等效横向弛豫率(R_(2)^(*))参数量化技术已经被广泛应用于肝脏铁含量的定量测量中.然而铁沉积肝脏R_(2)^(*)参数图像的重建通常会受到噪声的严重影响.随着深度学习的兴起,深度学习网络成为磁共振参数图像重建的重要方法.本文提出了一种模型引导的自监督深度学习网络用于铁沉积肝脏的磁共振R_(2)^(*)参数图像重建.通过利用一种融合噪声校正物理模型和改进的全变分模型的损失函数来引导深度学习网络的自监督训练.网络的训练不需要使用真实的R_(2)^(*)参数图像.同时,相较于传统的参数估计算法,本文提出的方法能够快速准确地重建出铁沉积肝脏R_(2)^(*)参数图像,较好地抑制图像中噪声的影响,校正噪声引起的偏差,同时保持R_(2)^(*)参数图像中的结构细节. 展开更多
关键词 磁共振成像 参数图像重建 深度学习 自监督网络 肝脏铁过载
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基于环境自学习的气动调节阀控制算法研究 被引量:1
10
作者 黄式辉 王燕 程前 《阀门》 2023年第3期303-309,共7页
气动阀门定位器广泛应用于化工、能源、油气、水处理、造纸等工业领域,不过气动阀门在环境变化中往往出现漏气等现象,其性能大大下降,在对传统五步开关控制算法分析的基础上,提出了一种基于环境自学习的控制算法。改进后的控制算法中所... 气动阀门定位器广泛应用于化工、能源、油气、水处理、造纸等工业领域,不过气动阀门在环境变化中往往出现漏气等现象,其性能大大下降,在对传统五步开关控制算法分析的基础上,提出了一种基于环境自学习的控制算法。改进后的控制算法中所有的控制参数均通过参数自整定获得,提高了算法的通用性。参数自整定方法能够检测漏气,当漏气量超过一定阈值,系统进行报警,当漏气量在一定范围内则自动辨识出行程类型、端点位置、最大超调量、最佳PWM占空比和补偿PWM等参数,为改进后控制算法的控制参数选择提供依据。闭环控制算法同样增加了环境自学习功能,根据环境的变化实时改变补偿PWM,并更新到闭环控制算法中。通过对气动调节阀进行漏气模拟试验,并借助智能阀门定位器监控平台对控制算法进行了实现和验证,实验结果表明改进后的控制算法缩短了阀位调整时间,在全行程范围内基本避免了振荡现象的产生。 展开更多
关键词 阀门 漏气 振荡 五步开关控制算法 参数自整定 补偿补偿PWM 自学习
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用于汽车驾驶机器人的车辆性能自学习方法 被引量:12
11
作者 陈刚 张为公 +1 位作者 龚宗洋 孙伟 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期491-495,共5页
为了缩短在进行汽车试验前驾驶机器人对不同车型的适应性调整时间,提出了一种用于驾驶机器人的车辆性能自学习方法,对影响驾驶机器人驾驶行为的车辆尺寸和汽车性能参数进行自学习。车辆尺寸的学习通过示教再现实现,汽车性能自学习中油... 为了缩短在进行汽车试验前驾驶机器人对不同车型的适应性调整时间,提出了一种用于驾驶机器人的车辆性能自学习方法,对影响驾驶机器人驾驶行为的车辆尺寸和汽车性能参数进行自学习。车辆尺寸的学习通过示教再现实现,汽车性能自学习中油门和制动执行器的指令信号通过所需的车辆驱动功率来确定。对因长时间驾驶引起的控制参数变化进行在线优化,以补偿长时间试验过程中汽车零部件的磨损。试验结果表明,提出的方法实现了驾驶机器人的自学习、自适应、自补偿,驾驶机器人具有良好的车型适应能力,车速跟踪精度满足试验的要求,能消除汽车试验中人为因素的影响。 展开更多
关键词 汽车 驾驶机器人 车辆性能参数 自学习 自补偿
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非线性PID自学习控制方法研究 被引量:12
12
作者 曾喆昭 贺莹 +1 位作者 张畅 李霖 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第10期224-227,共4页
针对非线性、多变量、强耦合系统的控制问题,提出一种基于双曲函数的非线性PID自学习控制方法。在PID控制过程中,用双曲函数构造比例、积分、微分3个增益参数分别随误差变化的规律曲线,将传统线性PID控制律转化为非线性PID控制律的控制... 针对非线性、多变量、强耦合系统的控制问题,提出一种基于双曲函数的非线性PID自学习控制方法。在PID控制过程中,用双曲函数构造比例、积分、微分3个增益参数分别随误差变化的规律曲线,将传统线性PID控制律转化为非线性PID控制律的控制思想,并使用自学习算法实时调整3个非线性增益函数的增益系数,实现基于双曲函数的非线性PID自学习控制。仿真实验结果表明,与其他控制方法相比,该方法具有更强的鲁棒稳定性和抗扰动能力,是一种有效的控制方法,在非线性控制领域具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 非线性PID 双曲函数 自学习控制 增益参数 鲁棒稳定性 抗扰动能力
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基于动量因子优化学习率的BP神经网络PID参数整定算法 被引量:21
13
作者 胡黄水 赵思远 +2 位作者 刘清雪 王出航 王婷婷 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2020年第6期1415-1420,共6页
针对传统BP神经网络学习过程中学习率选取过大导致振荡的问题,提出一种新的BP神经网络PID(比例-积分-微分)参数自适应整定算法.采用BP神经网络对PID参数进行自适应调节和优化,并利用动量因子优化学习率和增加动量项抑制BP神经网络训练... 针对传统BP神经网络学习过程中学习率选取过大导致振荡的问题,提出一种新的BP神经网络PID(比例-积分-微分)参数自适应整定算法.采用BP神经网络对PID参数进行自适应调节和优化,并利用动量因子优化学习率和增加动量项抑制BP神经网络训练中出现的振荡现象,以加快收敛速度.实验结果表明,该算法有效缓解了振荡现象,加快了算法的收敛速度. 展开更多
关键词 PID参数自整定 神经网络 学习率 动量因子
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基于参数寻优的自学习算法在两轮机器人控制上的应用 被引量:4
14
作者 阮晓钢 陈岩 +1 位作者 肖尧 朱晓庆 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1060-1067,共8页
针对两轮机器人现有控制算法的弊端,基于自学习参数寻优算法设计自适应控制器.该控制器结构简单,无需依赖精确数学模型,经过多次学习训练,即可获得最优控制参数.将该控制器应用于两轮机器人的平衡控制中,并与线性二次型(linear quadrati... 针对两轮机器人现有控制算法的弊端,基于自学习参数寻优算法设计自适应控制器.该控制器结构简单,无需依赖精确数学模型,经过多次学习训练,即可获得最优控制参数.将该控制器应用于两轮机器人的平衡控制中,并与线性二次型(linear quadratic regulator,LQR)最优控制器进行对比,仿真结果验证了该算法的正确性、有效性,凸显出较强的鲁棒性和仿生学习性;将该控制器应用于两轮机器人物理系统,取得了良好的控制效果. 展开更多
关键词 两轮机器人 自学习 参数寻优 自适应控制器
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门宽自学习及运行参数的修改在电梯门机系统的应用 被引量:7
15
作者 刘文泽 冯顺萍 方昌始 《电气传动》 北大核心 2002年第4期35-38,共4页
文章论述了单片机控制的电梯门机控制系统的门宽参数自学习功能 ,通过串行口与个人计算机通讯 ,实现了系统的运行参数的查看、修改和保存。
关键词 门宽 自学习 运行参数 电梯门机系统 单片机 串行通讯 变频调速控制系统 PC机
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基于神经网络控制的直流调速系统仿真与分析 被引量:15
16
作者 陈冲 胡国文 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第4期356-360,共5页
在直流电动机性能优化问题的研究中,针对传统PID控制的双闭环直流调速系统参数难以整定、自适应性差等问题,在对系统数学建模的基础上,确定了系统的控制策略,设计了一个BP神经网络的PID控制器。首先确定BP网络的结构,然后计算网络各层... 在直流电动机性能优化问题的研究中,针对传统PID控制的双闭环直流调速系统参数难以整定、自适应性差等问题,在对系统数学建模的基础上,确定了系统的控制策略,设计了一个BP神经网络的PID控制器。首先确定BP网络的结构,然后计算网络各层的输入和输出,再根据增量式PID控制算法计算控制器的输出,利用BP网络的自学习能力对PID控制器的参数实时在线调整,获得最佳的PID控制参数,从而实现直流电机转速的调节。仿真结果表明,采用神经网络控制的直流电动机调速系统具有良好的动静态性能、抗扰性能和鲁棒性能,说明了控制策略的有效性和先进性。 展开更多
关键词 直流调速系统 数学模型 神经网络 参数自学习
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模型参数不确定的连续系统自学习定性控制 被引量:2
17
作者 刘林运 夏常弟 +1 位作者 万百五 梁天培 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第11期4-7,共4页
对模型中含有不确定性因素的非线性系统给出了一种定性控制方法,避免了模糊控制器设计中存在的主观性和模糊规则难以获取等缺点.先将状态进行定性划分,再对每个定性状态根据期望约束利用不精确模型求出控制的参考范围及初值,最后对... 对模型中含有不确定性因素的非线性系统给出了一种定性控制方法,避免了模糊控制器设计中存在的主观性和模糊规则难以获取等缺点.先将状态进行定性划分,再对每个定性状态根据期望约束利用不精确模型求出控制的参考范围及初值,最后对控制量在线自学习调整.此方法具有模糊控制的控制效果. 展开更多
关键词 定性控制 参数不确定系统 自学习控制 连续系统
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基于和声搜索算法的无线传感器网络多重连通覆盖 被引量:6
18
作者 李明 胡江平 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期272-278,共7页
连通与覆盖是传感器网络的重要问题,对传感器网络的服务质量有重要影响。对给定候选位置中选择最少数量的位置放置传感器节点来保证监测目标的多重覆盖和传感器节点之间的多重连通问题进行研究,提出一种基于改进和声搜索算法的节点部署... 连通与覆盖是传感器网络的重要问题,对传感器网络的服务质量有重要影响。对给定候选位置中选择最少数量的位置放置传感器节点来保证监测目标的多重覆盖和传感器节点之间的多重连通问题进行研究,提出一种基于改进和声搜索算法的节点部署策略。算法以放置节点的数量、监测目标的多重覆盖和节点的多重连通为优化目标,在和声搜索算法中一方面加入学习自动机增强算法参数的自适应性,另一方面通过对算法求解过程中优秀解的再利用,增强了算法的优化效率。为了对比算法性能,提出了一种基于贪婪算法的节点部署策略。仿真结果显示,提出的改进和声搜索算法优于提出的贪婪算法和原始和声搜索算法,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 覆盖连通 和声搜索算法 参数自适应 学习自动机
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永磁交流伺服系统参数自学习模糊控制器设计与实现 被引量:4
19
作者 张剑 许镇琳 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期175-178,共4页
为进一步改善永磁交流伺服系统的动静态性能,设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现三维模糊控制的效果。模糊推理方法基于相平面,直接输入连续量进行推理,计算量小。引入的单... 为进一步改善永磁交流伺服系统的动静态性能,设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现三维模糊控制的效果。模糊推理方法基于相平面,直接输入连续量进行推理,计算量小。引入的单神经元采用改进的BP算法来实现比例因子的在线自学习。该控制器结构及算法简单,易于解析实现,具有通用性。将其用于永磁交流伺服系统,实验结果验证其控制性能较PI算法更佳,提高了系统的性能。 展开更多
关键词 永磁同步电机 永磁交流伺服系统 参数自学习模糊控制器 设计 单神经元 模糊推理
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基于参数自整定的模糊PID控制器及其应用(英文) 被引量:7
20
作者 黄伟 巫茜 《机床与液压》 北大核心 2013年第6期81-86,共6页
针对一次性整定得到的PID控制参数难以保证系统控制效果始终处于优化状态的问题,探讨了一种基于参数自整定的模糊PID控制器。该控制器将模糊控制与经典PID控制技术相结合,借助对控制器参数的在线模糊自整定,在系统性能发生改变并超出了... 针对一次性整定得到的PID控制参数难以保证系统控制效果始终处于优化状态的问题,探讨了一种基于参数自整定的模糊PID控制器。该控制器将模糊控制与经典PID控制技术相结合,借助对控制器参数的在线模糊自整定,在系统性能发生改变并超出了一定范围后,自动启动PID控制参数的整定过程,实时地修改PID的控制参数。重新整定的PID控制参数可以使系统始终保持在优化状态,取得良好的控制效果。以烟厂生产工艺对环境温度的中央空调控制为例进行研究。实际系统仿真测试数据说明,基于参数自整定的模糊PID控制器提高了系统的控制精度与稳定性。研究表明该控制器可满足实际系统的强鲁棒性与高精度控制的工况需求。 展开更多
关键词 参数自整定 模糊控制 自学习 模糊PID控制器
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