Application of Single Neuron Adaptive PID Regulators with Auto-tuning Gain in Industrial Parameter(Pressure)Closed-loop Process Control Systems

A type of single neuron adaptive PID regulator with auto-tuning gain is proposed and applied to the work control of fans, waterpumps and air-pressers etc. in Handan Iron & Steel Compel China. The robusthess of induStrial parameter closed-loop process controlsystems is improved, and the work quality of the systems bettered.

基于改进灰色预测单神经元PI的全超导托卡马克核聚变发电装置快控电源电流控制

全超导托卡马克核聚变发电装置(EAST)快控电源负载电感的电流受多种不确定环境因素的影响而难以预测,灰色预测无需精确对象模型,只需少量已知信息即可实现输出电流短期预测,已在EAST快控电源中有了一定研究应用。为解决灰色预测在EAST快控电源中对突变信号边沿预测精度低和预测延时时间长的问题,提出一种改进灰色预测算法实现输出电流预测。在一个开关周期内对输出电流进行等时长间隔采样4次作为原始序列,将滚动式采样预测改为逐周期采样预测,在实现灰色预测的过程中不必依赖过去几个周期的历史采样信息,只需本周期的4个原始采样值即可实现输出电流的预测。根据预测电流与参考电流误差自适应调整单神经元比例-积分(PI)控制的输出增益,实现输出电流的快速准确控制。仿真和实验结果表明,在EAST快控电源电流预测过程中所提出的改进灰色预测,对比传统灰色预测具有更高的预测精度和更小的预测延时,改进灰色预测变增益单神经元PI控制能够在减小电流超调的同时加快输出电流响应速度。

基于模糊单神经元PI的煤矿电气设备电源频率自动化控制系统

为确保煤矿电气设备电源频率不偏离标准频率,保障煤矿电气设备安全稳定运行,设计基于模糊单神经元PI的煤矿电气设备电源频率自动化控制系统。数据采集层通过电源频率信号输出检测仪,采集电源频率数据,并使用改进小波阈值法,去噪频率数据,然后由数据传输层发送其至控制中心,控制中心在接收该数据的同时,由理想电源频率求解模块,通过多元回归模型预测电源理想频率,而后模糊神经元PI控制模块以实际、理想电源频率为输入,经频率偏差求解、模糊化等操作,获得控制信号,控制电源频率无线接近理想值。实验结果表明,该系统可实现煤矿电气设备电源频率自动化控制,控制设备电源频率无线接近理想值,电源频率控制效果显著。

变速风力发电机组的模糊-单神经元PID控制

对风力发电机组的数学模型及常规PID控制器进行了分析设计,由于变速风力发电机组的转速变化范围很宽,表现出高度的非线性性和时变性,常规的PID控制器难以在全范围内得到理想的控制性能。为此,提出采用单神经元智能控制器来替代常规的PID控制器,以改善机组控制性能。在分析单神经元控制器的结构和控制原理基础上,为了进一步提高单神经元控制器的动静态性能,引入了模糊控技术,实现了单神经元控制器输出增益的参数自整定。在仿真基础上,建立了一套完整的实验系统,对几种控制方法进行了实验研究。仿真和实验结果表明,基于模糊自整定的单神经元控制器可有效地改善风力发电机组的控制性能,具有较强的自适应能力和鲁棒性。

非对称液压缸对称性控制

阀控非对称缸两个运动方向上系统的开环增益及某些参数的不同,使得两个方向上的动态特性不对称,这种本质上的非线性和非对称性给系统控制带来困难.PБ-211机器人后3个关节是对称阀控制非对称液压缸伺服系统,为了使机器人运行平稳和提高控制精度,在控制中必须加以适当补偿.在分析非对称液压缸工作原理基础上,考虑液压缸伸出和缩回性能不同,提出了模型参考变增益自适应控制算法对非对称液压缸进行补偿.该算法包括单神经元自适应PID控制、模型参考自适应控制和输出增益的自动调节3个部分.仿真分析和实验表明该算法可以基本实现非对称液压缸的对称性控制,较普通PID控制算法具有明显优势.

单神经元模糊PID控制在光电跟踪系统中的应用

为提高ATP系统的跟踪精度和快速性,将模糊控制引入单神经元自适应PID控制中,提出单神经元模糊PID控制。它运用有监督的Hebb学习规则在线修正PID参数,而神经元的比例系数则由Sugeno模糊逻辑系统根据系统的误差和误差变化量大小进行调整,使控制系统对动态过程信息的利用程度达到最优。仿真和实验结果表明,系统不仅具有自学习和自适应能力,且动态性能和稳态性能都优于经典PID控制,超调量减小0.95%;上升时间和调节时间均减小1s左右;稳态误差减小1.19′。满足现代高精度跟踪系统的需求。

基于单神经元PSD的纸浆浓度控制算法研究

稳定的纸浆浓度是保证纸张质量的重要因素,但是纸浆浓度本身又处于长期不可预测的波动中。针对常规方法无法解决纸浆浓度模型的不确定、大时滞、时变性等特点带来的控制问题,提出了一种单神经元PSD的控制算法。利用增益自调整中的PSD算法改善单神经元响应慢的特性,使其增益具有自调整功能,设计出一种不依赖模型、实时性好的快速自适应控制算法。在Simulink中,调用s函数进行仿真,结果表明,与单神经元控制算法以及常规PID算法相比,改进的PSD控制算法响应速度快,并有较强的抗干扰性和自适应性。THJSK-1平台中的控制研究也表明该算法具有可行性。

大型风力发电机组变桨距控制技术研究

在研究风力发电控制技术中,变桨距控制因其特有的技术特点,常被用在大型风力发电机组中,以保证额定功率点以上输出功率的恒定和机组的安全运行。由于大型风力发电机组的非线性、时变、强耦合等特征,为进一步提高系统的稳定性,用加入单个神经元在线调整模糊控制查询表的变桨距控制算法;并用MATLAB软件对机组控制进行仿真。仿真结果表明,变桨距控制算法具有良好的静、动态特性,能较好地将功率限定在额定值附近。

基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统设计

提出一种基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统。该控制系统首先根据采集到的输入输出数据建立被控过程模型,并在此基础上引入单神经元控制器。通过李亚普诺夫方法对控制器参数进行在线调节,从而使得系统输出值能够较快跟踪设定值。理论分析和仿真结果表明:本文提出的单神经元控制器和传统的PID控制器具有极其相似的结构,因此,具有结构简单、易于操作的特点,具有较快的跟踪速度,并且控制参数可以在线调节。

汽车主动悬架单神经元PID控制器设计

悬架系统对汽车乘坐舒适性和操纵稳定性的改善起着重要的作用。为提高汽车行驶的平顺性,设计了单神经元PID控制器,并利用人工蜂群算法在线优化单神经元PID控制增益。以车身垂直加速度、轮胎动位移、悬架动行程为评价指标,研究控制器的减振效果和当路面输入改变、模型参数变化时的适应性,对1/4汽车主动悬架模型进行仿真了分析。结果表明:基于蜂群的单神经元PID控制器有效地降低了车身垂直加速度,且有较强的鲁棒性,进一步提高了汽车行驶的平顺性。

一种基于单神经元的模糊自整定PID控制器

为解决普通的PID控制器设计对系统模型有一定依赖性问题,本文将单神经元网络和模糊逻辑相结合,提出了一种基于单神经元的模糊自整定PID控制器。单神经元控制部分本身还是一个PID控制器,但由于权值可以在线调整,具有较强的自学习和自适应能力,而通过模糊控制器对输出整定,可加速控制过程。将该控制器应用于船舶运动控制仿真中,仿真结果表明,单神经元模糊自整定PID控制器能使船舶更快地达到设定航向,且航向曲线和打舵更加平稳,可明显改善对大纯滞后、大惯性系统的控制效果,在工业控制中有广泛的应用前景。

基于免疫-单神经元PID算法的纸浆浓度控制

针对单神经元PID算法中的增益K不能自调整引起的动态响应慢的问题,提出了一种将免疫算法与单神经元PID算法相结合的控制算法——免疫-单神元PID算法。依据T细胞免疫机理调节单神经元PID算法中的增益K,使增益K获得自调整功能,以改善单神经元PID算法的动态性能,提高其学习速度。仿真结果表明,该算法可克服纸浆浓度控制过程中存在的多干扰性、时变性、非线性等缺点,能够满足纸浆浓度控制的稳定性、快速性要求。与单神经元PID算法相比,该算法响应速度具有明显的优越性,并具备了单神经元PID算法本身较强的抗干扰能力以及自学习自适应的能力。"THJSK-1"平台上的实时控制也验证了免疫-单神经元PID算法的可行性。

汽车自动巡航系统智能控制策略

为了在汽车巡航控制中实现车距控制,在汽车模型及其工作原理的基础上,建立了基于模糊控制理论的基本控制策略和利用神经元修正的车距智能控制的方案,并设计了模糊控制和单神经元的控制策略,以基本的模糊控制和神经元修正模块组成车距控制控制器,根据汽车行驶的目标距离和实际距离之间的偏差和速度大小来调整控制参数,采用神经元控制对模糊决策得出的输出控制量进行加权修正。仿真结果表明了所设计的智能控制策略的可行性和有效性。

防空多管火箭炮交流位置伺服系统的控制策略

采用永磁同步伺服电动机,构成多管火箭炮交流位置伺服系统。以交流永磁同步伺服电动机为执行元件,系统速度环和位置环控制采用数字控制,位置反馈取自负载端形成全闭环控制。该系统控制策略包括:模型参考自适应、滑模变结构、模糊控制、单神经元等控制。

TBM刀盘驱动系统单神经元模糊同步控制

针对全断面硬岩隧道掘进机(TBM)刀盘多电机并联驱动由于载荷突变和传动系统磨耗所引起的电机偏载甚至过载,提出基于单神经元模糊自适应PI速度调节器的转矩主从控制策略.搭建电机闭环矢量控制模型,推导多齿轮齿圈并联系统的数学模型并使用S函数加以描述,在Simulink环境下将两者连接,对比分析转速并联和转矩主从控制策略下,电机对外在载荷和机械磨耗的黏性和刚性啮合响应及其机理,将单神经元模糊PI速度调节器应用于转矩主从策略消除扭矩超调.仿真结果表明,基于单神经元模糊PI速度调节器的转矩主从控制策略能够适应传动系统的参数变化,消除电机在负载变化时的扭矩超调和偏载,并能提高系统的精度和响应速度.

火电机组主蒸汽温度神经模糊-PID串级控制

如何将机组主蒸汽温度快速地控制在额定范围之内是火电厂热工过程控制面临的主要难题。针对超临界锅炉机组的主蒸汽温控制问题,提出一种基于神经模糊模型的火电机组主蒸汽温度自适应PID控制方案。根据采集到的减温水流量、高温过热器入口温度、主蒸汽流量、主蒸汽温度数据建立机组主蒸汽温度神经模糊模型,以此模型为基础实施主蒸汽温度自适应PID串级控制。内环采用PI控制器克服内部扰动,从而减少扰动对于导前汽温的影响,再将内环PI闭环控制系统及惰性区作为广义被控对象实行单神经元PID控制,通过主蒸汽温度额定值和实际输出值之间的误差对控制器参数进行在线调节,最终达到对过热器的控制。仿真实例验证了所提出的方法的有效性。

模糊自适应SNPID在飞轮储能系统中的研究

飞轮储能系统中飞轮电池电力转换控制器是制约其在电网系统应用的关键技术之一。采用智能控制设计单神经元PID控制器(SNPID),并应用模糊思想对神经元输出增益自适应整定,结合SVPWM策略实现飞轮电池充电控制;同时应用SVPWM策略进行放电控制。仿真结果表明,SVPWM放电控制功率因数高、电流谐波低、动态响应快;模糊自适应SNPID使飞轮转子"充电"过程快速稳定,鲁棒性强,其控制性能优于单神经元PID控制。

永磁交流伺服系统参数自学习模糊控制器设计与实现

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。

模糊神经元自适应PID控制AQM算法

针对网络拥塞控制存在的非线性、参数时变等问题,将T-S模糊推理模型与单神经元自适应PID相结合,提出了一种新的主动队列管理算法———基于T-S模糊模型的单神经元自适应PID控制算法.该算法利用模糊模型,在线调整神经元增益参数以实现对算法性能的改进.详细给出了基于T-S模糊模型的单神经元自适应PID控制算法的原理、增益在线调整的T-S模糊控制器的模糊规则和隶属度函数.仿真结果表明,与改进的单神经元自适应PID控制(SNAPID)算法相比,该算法具有更好的收敛性,能够将队列长度迅速的收敛到期望值附近.此外,与随机指数标记(REM)算法、比例积分(PI)算法及改进的NAPID算法相比,该算法具有更好的稳定性和鲁棒性以及更小的队列长度波动.

基于无刷直流电动机直接驱动的机床位置伺服系统的智能双模控制的研究

本文以无刷直流电机直接驱动的机床位置伺服系统为对象，设计了模糊控制器，并针对模糊控制存在的稳态精度和稳态抖动问题，研究了论域缩小法，模糊PI法，提出了模糊单神经元智能双模控制法，对比仿真结果证明了方法的有效性和可行性。