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。

无刷直流电动机单神经元自适应PID控制及改进

研制的无刷直流电动机单神经元自适应PID控制器,实现了在线调整PID参数的目的,克服了电动机非线性、参数易变的影响;同时引进变速控制算法对神经元比例参数K的给定进行了在线改进。仿真结果表明,单神经元自适应PID控制器自适应能力好,响应快,鲁棒性强,系统静态和动态特性良好,而且采用变速控制改进算法后,速度的调节器品质有所提高。

基于改进遗传算法的单神经元自适应PID控制

单神经元自适应PID控制器不但结构简单,而且能够适应环境变化,有较强的鲁棒性。本文基于生物进化机制提出一种改进遗传算法,并给出算法的详细步骤。该算法在交叉、变异操作以前对亲和度较低的个体进行替换操作,改善了算法的收敛性能。在函数寻优的实验中验证了算法的有效性。最后将算法应用于神经网络的突触权值寻优,通过突触权值的调整来自适应地实现PID的比例、积分和微分系数的可调节控制,仿真对比结果表明了该算法的优越性。

改进的单神经元自适应PID控制算法在智能车速度控制系统中的研究与应用

针对单神经元控制算法在电磁导航智能车速度控制中存在加权系数修正时间长、自适应能力差、系统不稳定的缺点,提出了将改进的单神经元自适应PID控制算法应用到智能车的调速系统中。改进的单神经元自适应PID控制算法优化了单神经元自适应PID控制算法中的加权系数学习修正部分,使得权系数在线修正不完全根据神经网络的学习原理,而是参考实际经验制定的,最终自适应地整定PID三个参数来实现智能车的速度控制。Matlab仿真测试表明,与单神经元自适应PID控制算法相比,改进的单神经元自适应PID控制算法在智能车速度控制中具有响应快,超调量小、自适应能力强的优点,大大提高了智能车控制系统的性能。

基于改进单神经元PID的SVC电压调节器

为了提高传统电压调节器的自适应能力,改善其动态调节效果,提出了一种新的单神经元自适应PID控制器的改进算法,并将其应用于SVC控制系统的电压调节系统中。误差较大时,K取大值,确保系统响应的快速性;误差较小时,K取小值,确保系统渐趋稳定。采用MATLAB的S-函数编写了该控制器算法的M语言程序,并在MATLAB/simulink环境下进行了仿真实验。仿真结果表明,基于改进单神经元自适应PID电压调节器的控制系统响应速度快,调节时间短,超调量小,系统动态性能及稳态性能良好。

基于改进遗传算法的单神经元自适应PID控制器

针对现有单个神经元的自适应PID控制器和遗传算法存在的不足 ,提出一种改进的遗传算法 ,并将其应用于单神经元自适应PID控制器中。该方法采用实数编码 ,模糊大变异操作 ,是为了提高收敛速度。仿真结果表明 ,基于改进遗传算法的单神经元自适应PID控制器不仅具有良好的控制性能 。

单神经元自适应PID控制AQM算法的改进

针对PID主动队列管理(AQM)中参数固定、不能自整定、无法适应复杂的非线性网络环境等缺点,提出了一种改进的单神经元自适应PID控制智能主动队列管理算法—GSNAPID算法。将神经元比例系数进行了在线自调整以及修改加权系数学习修正部分。基于NS2的仿真结果表明,改进的单神经元自适应PID控制智能主动队列管理算法具有更好的收敛性,能将队列长度更快速的收敛到期望值附件,在复杂的网络环境里能更好的保持鲁棒性和稳定性,比传统PID控制和单神经元自适应PID控制主动队列管理算法优越。

基于改进型单神经元自适应PID的改性塔压力控制器

本文通过采用单神经元自适应PID控制技术来处理粉状炸药连续生产工艺中改性塔压力的控制问题,着重研究了单神经元自适应PID控制器的设计以及对算法的改进。并通过MATLAB进行了仿真,将单神经元自适应PID控制算法与常规PID控制算法进行了比较,结果表明单神经元自适应PID控制效果远远优于常规PID控制算法。

永磁直流无刷电机改进的单神经元PID自适应控制仿真研究

电机的控制方法对充分发挥永磁直流无刷电机使用性能起着关键作用,因此将智能控制方法应用到了永磁直流无刷电机的控制中。对永磁直流无刷电机的数学模型进行了分析,在Matlab R2008a+Simulink中建立了永磁直流无刷电机控制系统的仿真模型,为提高系统响应的快速性、稳定性和鲁棒性,提出了将改进的单神经元PID控制方法应用在永磁直流无刷电机的外环控制中。在验证了电机仿真模型正确性的基础上,对采用改进的单神经元PID控制算法的电机控制系统进行仿真研究,并将其仿真结果与普通PID控制算法仿真结果进行比对。研究结果表明,改进的单神经元PID控制方法具有较好的控制效果。

单神经元自适应PID控制交流调速系统

针对转子磁场定向矢量控制中转速PI调节器鲁棒性能较差的问题,提出了用单神经元自适应PID控制器代替转速PI控制器,进一步改善了异步电动机矢量控制系统的性能；将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规則相结合,提高了单神经元自适应PID控制器的学习能力,实现了单神经元控制器的参数优化与在线自调。构造了基于单神经元自适应PID控制器和空间矢量脉宽调制(SVPWM)的异步电机矢量控制系统。仿真实验结果表明,该系统不仅具有很好的静、动态性能,而且又具有很强的自适应性和鲁棒性。

基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制

在分析单神经元PID特性的基础上,设计了基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制器。该控制器通过神经元的自学习,对传统PID控制器的比例、积分、微分系数进行在线调整,实现了挖掘机功率匹配自适应控制。仿真结果显示单神经元PID自适应控制器具有较强的鲁棒性。

变频泵控马达调速系统单神经元自适应PID控制

针对大惯性负载变频泵控马达调速系统动态性能差的特点 ,提出了采用不必基于模型的单神经元自适应 PID控制。介绍了单神经元自适应 PID控制器的结构和算法。仿真结果表明 ,单神经元自适应 PID控制器较常规 PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性 ,对模型失配和负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性 ,而且不论是在加速段、等速段还是减速段 。

单神经元自适应PID控制器及其应用

研究了单神经元自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制律、适用对象及工程整定方法,在和利时公司的SmartPro系统平台上开发出单神经元自适应PID控制器,进行了单神经元自适应PID控制器的典型一、二阶对象闭环仿真,最终将单神经元自适应PID控制器应用于制药厂发酵罐温度控制回路中。单神经元控制器具有可调参数少、易于整定、控制输出平稳、鲁棒性强的独特优点,适用于大滞后且要求平稳控制输出的工业过程。

基于单神经元PID的挖掘机铲斗位姿自适应控制

为实现挖掘机作业过程自动控制,需要对铲斗位姿准确定位。建立了挖掘机工作装置运动学模型及电液控制系统模型,针对挖掘机电液控制系统的时变性与外界干扰的不确定性特点,设计了一个单神经元自适应PID控制器,并采用二次型性能指标对控制器参数进行在线优化。仿真试验表明,该控制器响应快速、平稳,对参数时变与不确定扰动具有一定鲁棒性,能有效地对挖掘机铲斗位姿进行精确控制。

基于单神经元自适应PID控制器直流调速系统的研究

本文提出了基于单神经元自适应PID控制器的控制策略。仿真研究与实时控制结果表明,该直流调速系统不仅具有令人满意的静、动态性能,而且又具有很强的鲁棒性与自适应性。

汽车主动悬架系统的单神经元自适应PID控制

建立了汽车1/4主动悬架物理模型,提出了一种主动悬架系统的单神经元自适应PID控制方法。以阶跃函数模拟路面输入,对汽车主动悬架系统进行计算机仿真研究。仿真结果表明,该方法控制的主动悬架,汽车车身振动位移小,鲁棒性较高。

基于单神经元自适应PID的PLC直流电机控制系统

针对微型计算机和单片机进行直流电机控制时,抗干扰能力和可靠性差等缺点,提出了一种基于单神经元PID(Proportional-Integral-Derivative)算法的PLC(Programmable Logic Controler)控制直流电机的调速系统,设计了PLC控制D/A(Digital/Analog)转换电路、直流电机驱动电路、转速脉冲反馈电路,研究了单神经元自适应PID控制算法。将有监督单神经元控制算法应用于直流电机调速系统,通过调整神经元控制器的加权系数,实现自适应PID的最优控制。单神经元PID调节在大范围调速和抑制超调方面都有明显的改善,进而提高了直流调速系统的精度。通过系统动态测试,实现了PLC控制直流电机正反转自动调速,直流电机在稳态运行时,转速误差小于1 rad/s。

基于单神经元自适应PID控制的水轮机调节系统研究

文章针对水轮机的大惯性以及调节系统各环节的非线性特性,提出了一种单神经元自适应PID控制方案,并通过编制仿真程序对系统进行了仿真实验。实验结果表明,采用单神经元自适应PID控制的水轮机调节系统,使其具有更小的超调量和更好的调节性能,有效地改善了水轮机常规PID调节摆动时间长、自适应能力差等问题。

具有二次性能指标的单神经元自适应PID控制器及其应用

将二次型性能指标引入单神经元自适应PID控制器中,给出了保证闭环稳定的权系数选择原则,并以高温材料试验机为实例进行控制,获得了满意结果。

单神经元自适应PID控制器在木材干燥过程控制中的应用(英文)

单神经元自适应PID控制方法将参数自整定PID控制的思想和神经网络精确描述非线性和不确定性动态过程的特性有机结合,可用于调节系统或伺服系统的控制,该方法通过对加权系数的调整来实现自适应、自学习功能;自适应神经元网络可使某个输出跟踪期望的给定值,实现静态解耦;本文将单神经元自适应PID控制器用于木材干燥系统并进行了仿真研究,结果表明了该方法的有效性、准确性和鲁棒性。图4参4。