基于二次型单神经元PID的HVDC整流控制器设计

针对传统PID控制器存在自适应性差、调节时间长的问题,设计了一种基于二次型性能指标学习算法单神经元自适应PID的HVDC系统定电流整流控制器,控制器算法通过S函数-M语言编程实现,采用12脉冲桥结构的HVDC系统整流侧定电流控制模型在MATLAB/simulink环境下仿真,仿真结果表明,所设计的整流控制器超调量小、调节时间短、自适应能力好、控制效果良好.

基于二次型单神经元PID的静止无功补偿器控制系统仿真

针对传统PID控制器自适应性差、调节时间长的问题,设计了一种基于二次型单神经元PID的SVC控制系统电压调节器,并在Matlab/Simulink环境下对SVC控制系统进行了仿真试验。仿真结果表明,基于二次型单神经元PID的SVC控制系统,响应速度快,超调量小,自适应能力好,系统动态和静态特性良好。

基于线性二次型的单神经元PID最优控制器设计及仿真

讨论了线性二次型最优控制理论在神经网络PID控制系统中的应用。将二次型性能指标引入单神经元PID控制器中,设计出单神经元自适应PID最优控制器,从而实现了PID参数在线自适应寻优。给出了完整的设计过程和学习算法,分析了其稳定性。最后,运用MATLAB仿真实现证明了该方法的可行性、有效性,并得到了较为理想的控制效果。

二次型单神经元自适应算法在电动机控制中的应用

针对直流电动机调速系统现有控制方法存在PID控制器参数固定而导致控制效果差的问题,提出了二次型单神经元自适应PID控制算法,即在加权系数的调整中引入二次型性能指标,通过计算控制律可以得到所期望的优化效果。Matlab仿真结果表明,该算法可改善控制系统的动态过程品质,降低超调量,缩短稳定时间,并且有一定的抗干扰能力。

二次型单神经元算法在温控箱的应用

为满足复杂工业过程控制对鲁棒性的要求,提出了基于二次型性能指标学习算法的单神经元PID控制算法,并利用嵌入式技术应用于工业用环境试验箱的设计。样机实验表明,这种新的控制策略学习速度快,动态响应时间短,实现了参数的在线优化,提高了系统的鲁棒性。

二次型单神经元PSD控制器及仿真(英文)

在单神经元PSD控制器中引入了二次型性能指标,使其成为具有神经元自适应PSD的最优控制器,提出了改进后的新的学习算法,分析了其稳定性和收敛性,仿真结果表明,改进后的控制器在稳定性和快速性方面较原控制器都有很大的改善。

基于二次型优化的神经元PID无线拥塞算法研究

神经元PID算法能较好地控制瓶颈节点的队列长度,但当网络环境发生较大变化时,其控制效果往往难以保证.根据Ad Hoc网络环境参量时变的特点,推导了无线TCP/AQM离散模型,在神经元算法的加权系数中引入二次型性能指标,设计了一种基于二次型性能指标的神经元PID的AQM.仿真结果表明:在动态拓扑、突发流及链路容量变化的Ad Hoc网络中,该改进算法优于PI算法.

二次型性能指标的神经元PID控制器设计及仿真

本文设计了二次型性能指标神经元PID控制器,并用Matlab软件从跟踪性,抗扰动性,鲁棒性三个方面对温控系统进行了仿真。由仿真结果可知,所设计的控制器的控制效果优于常规的PID控制器。

二次型性能指标单神经元PSD控制器及仿真

将二次型性能指标引入单神经元ＰＳＤ控制器中，使其成为具有神经元自适应ＰＳＤ的最优控制器，提出了改进后的新的学习算法，分析了其稳定性和收敛性．仿真结果表明，改进后的控制器在稳定性和快速性方面较原控制器都有很大的改善．

基于单神经元PID自适应的液压型风力发电机组恒转速控制

以新型液压型风力发电机组为研究对象,针对风速随机变化引起变量马达转速恒定困难的问题,提出一种基于单神经元PID自适应控制的方法,深入研究单神经元PID自适应控制器参数对变量马达恒转速控制性能的影响。利用AMESim仿真软件建立定量泵-变量马达液压模型,联合MATLAB/Simulink仿真软件进行了仿真研究。仿真结果表明:相比于经典的PID控制方法,单神经元PID自适应控制方法对变量马达恒转速控制具有良好的效果,增强了系统的抗扰动能力,提高了变量马达恒转速输出精度。

基于线性二次型最优控制和径向基神经网络PID的ESC控制策略

为提高电子稳定控制(ESC)的鲁棒性和自适应能力,采用联合扩展卡尔曼滤波方法估算轮胎侧偏刚度,改进了2自由度模型,在此基础上提出了线性二次型最优控制和径向基神经网络PID联合的控制算法,设计了双层控制器,其上层控制器通过线性二次型最优控制算法获取主动横摆力矩,下层控制器通过径向基神经网络PID进行车轮分配和变滑移率的控制。采用15自由度车辆模型进行了仿真验证,结果表明设计的控制策略较好地满足ESC的控制要求,并具备良好的自学习功能和瞬态控制能力。

一种改进的单神经元二自由度PID控制

提出一种单神经元二自由度PID控制方法,将前馈型二自由度PID的五个参数分别对应于单神经元的五个权值,将二次型性能指标Pe2(k)+Q△u2(k)作为控制算法中加权系数学习的优化目标,由权值的在线调整来整定PID参数。通过MATLAB对指定对象进行仿真,得到了良好的控制效果,比传统的单神经元二自由度PID控制在性能上得到了提高。

基于线性二次型调节器的神经网络PID控制系统

讨论了基于神经网络PID的控制方法在线性二次型调节器(LQR)问题中的应用，针对控制工程中的无限时间LQR问题，提出了神经网络PID控制整定方法，从而实现PID参数的在线自适应寻优。同时，考虑了连续时间线性时不变系统的渐近稳定性问题。最后，运用MATLAB仿真实现证明了该方法的可行性、有效性。

神经元自适应性减摇鳍零航速控制系统分析

基于减摇鳍零航速系统使PID控制法不能取得理想减摇效果的难题,分析了改进单神经元自适应控制器机能,在神经元架构不增大复杂性前提下,从根本上提升了非线性处置力,为了减少对减摇鳍零航速伺服驱动系统的需求,依据控制中最优二次型目标理论,在线进行神经元的参数自适应调控,进行了对于驱动功率间接的限制。验证了Lyapunov系统在此控制方法条件下具有的稳定能力,且处于不同海况情形下和PID控制法模拟比对,体现了此方法对于解决减摇鳍零航速非线性控制问题具有强大优势和能力。

单神经元自适应PID控制器的研究

将二次型性能指标引入单神经元并利用自学习功能构成了自适应 Ｐ Ｉ Ｄ 控制器；分析了神经元自适应控制系统的稳定性和学习算法的收敛性．仿真结果表明，这种控制方案具有良好的自适应性．

单开关二次型DCM Buck变换器

单开关二次型DC-DC变换器采用一个功率开关管实现两个变换器的级联,拓宽了变换器的输入到输出的电压传输比,减少了驱动电路,提高了变换器的效率。相比于传统Buck变换器,二次型Buck变换器工作于DCM模式时有三种不同的工作模态。本文分析了三种工作模态下单开关二次型Buck变换器的工作原理,建立了其平均状态空间等效模型,研究了其稳态特性及各参数之间的关系,最后通过仿真及实验验证了理论分析的正确性。

一种改进的单神经元PID控制器的研究与仿真

为改善单神经元控制中学习速度慢,动态响应特性等问题,研究了一种改进的单神经元PID控制算法,该算法在神经元算法的加权系数中引入了二次型性能指标。在此基础上将其运用于电厂锅炉过热气温控制,设计了一种基于二次型性能指标的单神经元PID的过热汽温控制系统,总结了算法中参数的设置修正规律。仿真结果表明,这种控制算法具有优良的控制性能。

DC/DC变换器无静差二次型最优PID参数整定

基于二次型最优化理论,对PWMDC-DC变换器PID控制参数进行优化整定和设计。通过引入增广矩阵,增加了控制量U*(t)中对误差的积分环节,推导了无静差跟踪控制系统模型;在目标函数的构成参量和形式确定之后,通过选取适当的加权矩阵,实现系统的无超调动态响应。以BUCK和BOOST变换器为例的仿真结果表明,采用二次型最优PID控制策略所构建的反馈系统具有更为优越的动态品质和稳态特性。

PID控制器的状态空间描述和二次型优化设计

提出了一种双输入双输出的状态空间描述,用于表达PID控制系统.这种描述方法,忠实地反映了PID控制的结构、信号关系,避免了现有PID控制系统状态空间描述过程中的近似或冗余.可以在此描述的基础上,用状态空间的方法,讨论跟踪控制、优化控制等各种PID的控制问题.在PID控制系统的状态空间描述的基础上,讨论了满足二次型性能的PID控制器优化设计,并给出例子说明本文提出方法的有效性.这些例子说明,与现有的二次型优化PID控制器设计方法比较,本文方法更加灵活、控制器更加实用,且适用于各种阶次的被控对象.

泵控马达调速系统单神经元PID控制参数优化的改进算法

针对常规PID控制的不足以及泵控马达调速系统动态性能差的特点,提出了一种基于单神经元的自适应PID控制器,并结合误差二次型最优控制理论对单神经元的性能指标进行改进,推导出相应的单神经元输入权值调整算法。仿真结果表明,改进的单神经元自适应PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性,其控制效果明显优于常规的PID控制器,将其应用于泵控马达调速系统是行之有效的。