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。

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。

一种基于模糊调节增益的单神经元PID控制方法

提出了一种基于模糊调节增益的单神经元PID控制方法。通过模糊调节单神经元PID控制器的比例增益,达到令人满意的控制效果,明显优于常规PID控制。使用该方法对典型的工业过程对象进行了仿真试验研究,结果表明这种控制方法的优越性。

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。

模糊-单神经元PID复合控制智能控制器

设计了适应于无刷直流电动机控制系统的智能控制器,将模糊控制和单神经元自适应控制很好地结合在一起,利用各自的优点在PID不同的情况下进行控制。仿真研究与实时控制结果表明,该智能控制系统具有令人满意的静、动态性能,而且响应速度快、鲁棒性强、自适应性好。

模糊单神经元PID在车间温度控制系统中的应用

针对智能车间温度控制系统具有大惯性、慢时变等特点,设计了一种模糊单神经元PID控制器。控制系统采用LPC1768作为主控芯片,结合MRF24J40对温度进行无线采集,采用模糊控制和单神经元网络相结合的方法,对PID的3个参数进行动态调整,实现对温度的准确控制。MATLAB仿真结果表明:该控制算法优于传统PID控制和单神经元自适应PID控制,具有很强的自适应性和鲁棒性。

基于模糊单神经元PID的比例同步控制研究

针对传统PID算法在液压同步系统中整定困难、稳定性不佳、同步效果不理想的问题,提出一种基于模糊单神经元PID复合算法的双缸耦合同步控制策略,提高同步系统的性能。建立比例阀控非对称缸双缸同步系统数学模型;利用Simulink软件,对比分析传统PID算法、单神经元PID算法和模糊单神经元PID算法的控制效果;最后通过试验验证3种控制策略下的系统同步性能。试验结果表明:使用模糊单神经元PID的耦合控制策略,系统同步误差明显减小,响应速度更快,设计的控制策略有效。

基于模糊单神经元PID的四旋翼控制研究

小型四旋翼无人机的位置及姿态控制容易受干扰,系统存在高度非线性和时变性,采用常规的PID控制器难以达到理想的控制效果.提出了一种基于模糊单神经元PID的控制策略.上述方法利用带反馈的单神经元权值调节来改善四旋翼系统的控制性能,避免了传统神经元网络解算样本大、优化参数多的问题;结合模糊控制机制,实现了单神经元PID控制器增益系数的自整定,进一步提高了控制系统的动态性能.仿真结果表明,上述四旋翼姿态控制策略超调量较小,响应速度快.所提的方法具有较强的自适应性和鲁棒性.

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.

基于模糊增益单神经元PID控制的地源热泵空调系统的建模与仿真

针对地源热泵空调控制系统复杂性、非线性、运行过程中所受干扰多且难以建立精确的数学模型等特点,目前多采用常规PID控制系统或相对较好一些的模糊PID控制系统,但都存在不足,很难达到其节能和舒适的作用。本文针对其特点提出了利用模糊控制和单神经元PID控制相结合的控制方法。并通过MATLAB仿真工具对其三种控制方法分别进行动态仿真,其结果表明该方法运用于地源热个泵空调系统中,其控制效果明显优于其它两种控制方法,大大提高了控制系统的控制品质,受外界影响较小,响应快,鲁棒性较强,节能和舒适性效果更明显。

主动悬架单神经元模糊PID控制策略与仿真

在ADAMS/view下建立了1/4车辆主动悬架机械模型,在此基础上生成了车辆主动悬架系统的动力学方程。提出了将单神经元自适应模糊PID控制策略用于对主动悬架的控制,完成了参数的在线自整定,使系统具有较好的自适应和鲁棒性能。利用ADAMS与MATLAB联合仿真结果表明,采用自适应模糊PID控制策略是可行的,与被动悬架和广泛应用的LQG控制相比有效地降低了车身加速度,提高了悬架的平顺性。

轴向柱塞泵变压力调节模糊单神经元PID控制

针对飞机液压系统存在着强干扰、高度非线性、参数摄动等现象,提出一种模糊单神经元PID控制器用于提高轴向柱塞泵压力跟踪性能。单神经元PID控制器用于在线整定比例、积分、微分的权值,模糊控制用于调整单神经元PID控制器的输出增益,两者的结合使得控制器具有较强的自适应能力。仿真结果表明,同PID控制器相比所设计的控制器具有响应速度快,跟踪误差小,抗干扰能力强等优点。

基于单神经元模糊自适应PID控制的加热炉温度控制器设计

加热炉温度控制器要求精度高、动态性能好、抗干扰能力强、检测功能全,而常规的PID控制策略难以满足要求。为此,提出一种单神经元模糊自适应PID控制算法,为提高系统的控温精度和响应快速性,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、积分、微分学习速率则由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。Matlab仿真和实验结果表明,系统不仅具有自学习、自适应能力和鲁棒性,且动态性能和稳态性能都优于经典PID控制,超调量减小,上升时间和调节时间均减小。

模糊单神经元PI复合调节的永磁同步电动机矢量控制系统

在分析永磁同步电动机(PMSM)数学模型的基础上,提出了一种模糊单神经元复合控制的方法,它兼有模糊控制和单神经元控制的优点,对被控对象的数学模型要求不高,能够克服传统控制方法中由于电机参数时变和负载扰动而带来的系统性能变差,具有较好的鲁棒性和实时性。该算法已应用于永磁同步电动机双闭环矢量控制系统中的转速控制器中。仿真结果表明,采用该方法的系统具有良好的静态和动态性能。

随动定向战斗部模糊-单神经元PID控制

防空导弹随动战斗部在高速转动时存在干扰和大过载情况,伺服电机摩擦的产生,系统具有严重的非线性特点,现有的PID和模糊神经元自适应PID控制难以满足快速准确的控制要求,针对上述问题,提出了一种模糊-单神经元PID切换控制策略,结合了传统PID、单神经元网络和模糊控制的优点,在控制前期误差较大的时候采用模糊控制,在控制后期采用单神经元PID控制,并引入切换因子函数来减小了切换冲击。仿真结果显示,改进控制策略提高了随动系统的跟踪精度和速度,克服了非线性问题,满足了随动定向战斗部的工作要求。

基于单神经元模糊自适应PID控制的电液位置伺服系统研究

由于电液位置伺服系统具有非线性、时变性等特点,增加了它的控制难度,采用常规的PID控制方法难以满足高精度的控制要求。为此设计了一种具有自适应、自学习功能的单神经元模糊自适应PID控制器。实验表明该控制器具有较好的鲁棒性,保证了较好的静、动态精度。

永磁同步电机单神经元模糊PID控制

永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统结构复杂、系统运行时参数摄动,严重影响了系统的性能。针对这一问题,设计了一种基于模糊调节单神经元增益的自适应PID控制器,将其应用于PMSM的转速控制。在MATLAB平台上得到的仿真结果表明,采用这种控制器的PMSM矢量控制系统具有一定的优越性。

火箭弹电动舵机模糊单神经元PID控制算法

针对制导火箭弹电动式舵机,为提高其响应速度和精度,文章在模糊PID控制基础上,提出了模糊单神经元PID控制方法。首先,建立了火箭弹舵机系统模型;然后,将模糊推理、单神经元自学习算法和PID控制相结合,建立智能控制系统,以实现对舵机输入指令的精确、快速响应。经仿真实验表明:在此智能控制下,舵机位置在阶跃响应的调节时间、超调量以及正弦跟踪上相对于传统模糊PID控制均得到有效改进,具有良好的动静态性能、自适应性和稳定性。

开关磁阻电动机模糊-单神经元PID控制研究

开关磁阻电动机调速系统具有显著的非线性,数学模型难以精确建立,采用常规PID控制难以获得理想的性能。对于开关磁阻电动机转速-转矩双闭环调速系统的速度环,设计了一种模糊控制与单神经元PID相结合的控制算法,基于MATLAB建立了系统仿真模型,仿真表明设计的模糊控制与单神经元PID相结合的控制算法兼有单神经元控制和模糊控制的优点,具有良好的动静态性能。