基于改进单神经元自适应PID励磁控制器

介绍了一种新型的基于改进单神经元自适应比例积分微分(PID)的励磁控制器,使神经元比例系数K在线自适应修正。在动态响应初期,误差较大,K取较大,使系统响应具有快速性;进入稳态后,K取较小,确保系统渐趋稳定。描述了该控制器控制算法。该控制器应用自学习、自适应的控制原理,具有一定处理非线性系统的能力。以单机无穷大系统为例,在Matlab/Simulink环境中进行仿真,结果显示,改进单神经元自适应PID控制器结构简单,基本只需整定1个参数即可达到控制要求,且对于不同工况均有稳定的控制效果,体现出良好的鲁棒性。

基于改进单神经元PID算法的平衡小车控制

针对平衡小车强耦合、非线性和自然不稳定等特点以及常规PID控制时存在的平衡困难、可靠性低等缺陷,将常规的PID控制与单神经元控制思想相结合,通过平衡小车装置输入的误差值,根据学习规则自我学习、在线调整各控制环节参数并进行比例、积分和微分控制,再由模糊控制器对其增益系数进行自整定,以此提升系统的自适应能力。最后,通过MATLAB仿真,将所提出的控制器与常规PID控制器进行对比,验证了所提出方法的优越性,并得出改进后的单神经元PID控制器具有较好的跟踪性能和抗干扰能力。

基于模糊单神经元PID控制在煤炭分拣机器人中的应用

针对传统的PID算法在煤炭分拣机器人控制系统中由于其运作过程中出现的时变负载和非线性等问题,系统无法得到良好的性能指标。为此,提出了改进的单神经元PID控制算法来代替传统的PID控制,同时为了进一步提高单神经元PID控制的动静态性能,在该算法的基础上,引入了模糊控制来整定单神经元PID的输出增益。建立煤炭分拣机器人控制的Simulink仿真模型。仿真结果表明:模糊单神经元PID控制具有响应速度快、控制精度高且抗干扰性和鲁棒性强等优点。

重型汽车气动离合器的多种控制方法

离合器装在汽车发动机与变速器之间,起接合或切断动力传递的作用。重型卡车离合器系统多采用气压传动,在离合器原有结构的基础上,改造成电控系统,既具有传动效率高、成本低、易于制造等优点,也具有操纵方便的功能。本文分析了电控离合器的随动阀控制、比例阀的单神经元自适应智能PID控制、开关阀的抗积分饱和PID控制、开关阀的电压比较控制等几种控制方法,并给出了实验数据,分析了以上各种控制系统的性能。

一种可穿戴式髋关节外骨骼的设计与仿真

为增强下肢外骨骼机器人在医疗方面的康复效果,通过研究人体运动机理及人体髋关节运动数据,设计了一款基于电动机驱动的髋关节外骨骼机器人。首先,对髋关节外骨骼进行结构设计,并建立髋关节外骨骼动力学模型;其次,基于经典PID控制,提出了一种基于改进单神经元的PID控制器;最后,在MATLAB/Simulink环境下搭建控制模型并进行仿真实验。仿真结果表明,该控制系统能够使髋关节外骨骼实现良好的跟随效果,提高运动的柔顺性,具有一定的研究意义。