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。

图腾柱PFC无静差二次型最优PID控制仿真分析

计算方法以及计算机技术的发展促进了现代控制理论的工程化。本文采用无静差二次型最优调节器(LQR)优化PID控制参数选取方法,设计了图腾柱功率因数校正器(PFC)二次型最优PID控制算法。在给出双闭环LQR优化PID控制原理后,建立了状态空间平均模型,采用MATLAB的LQR函数设计了BOOSTDC-DC变换器的双闭环PID控制算法,进而采用相同的双闭环PID控制参数设计了对等电气条件下图腾柱PFC二次型最优PID控制参数,搭建了MATLAB/Simulink仿真电路,分析结果反映了图腾柱PFC二次型最优PID控制参数优化方法是可行的。

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。

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。