基于改进单神经元PID算法的变风量空调系统三参数前馈解耦控制

针对变风量空调系统(Variable Air Volume Air Conditioning System,VAVACS)的多参数、非线性且其主要控制回路之间存在强耦合的特性,提出了一种改进单神经元PID算法的前馈补偿解耦控制策略的设计思路。首先,对于3个主要控制回路:冷(热)水流量QCW/HW-送风温度TSA、送风机转速n1-送风静压PSA和室内送风量QSA-空调房间温度或室温Tn,采用前馈补偿方法构建了解耦补偿器的传递函数矩阵,以消除它们之间的耦合效应。其次,设计了改进的单神经元PID算法(Modified Single Neuron PID Algorithm,MSNPIDA)。该MSNPIDA分别依据送风温度TSA、送风静压PSA和室温Tn的误差及误差变化率对相应的3个单神经元PID控制器参数的权值与增益系数进行自适应整定,获取相应的最佳值。最后,借助MATLAB工具,对基于MSNPIDA的VAVACS三参数前馈解耦单神经元PID控制系统进行编程和组态,且仿真运行。结果表明:基于MSNPIDA的VAVACS三参数前馈解耦单神经元PID控制系统在理论上是可行的,且相应的送风温度TSA、送风静压PSA和室温Tn的控制指标能够满足空调工艺的相关要求。

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。

基于改进蚁群算法的单神经元PID控制在数控精校机电液伺服系统中的应用

数控精校机电液伺服系统是一个参数变化比较大的非线性系统,常规的PID控制效果难以让人满意。采用单神经元PID控制器,在线调整权值,增强了对非线性系统的调节控制功能,然而参数的选择非常重要。文章提出一种改进的连续蚁群算法,用于优化单神经元PID控制器的参数,并用于精校机电液伺服系统,通过MATLAB仿真结果可得系统的阶跃响应,证明该算法比一般的蚁群算法精度更高,收敛更快,同时体现了该蚁群算法在实际应用中的实用性。

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 。

基于PSD算法的单神经元PID控制器在汽温控制中的应用

介绍将自适应PSD控制算法中递推计算并修正增益的方法引入单神经元PID控制 ,形成了具有增益自适应能力的控制器 ,设计了基于PSD算法的单神经元PID控制器 ,并应用于超临界机组过热汽温控制系统。仿真结果表明 ,基于PSD算法的单神经元PID控制器具有较强的自适应能力和鲁棒性 。

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。

基于免疫-单神经元PID算法的纸浆浓度控制

针对单神经元PID算法中的增益K不能自调整引起的动态响应慢的问题,提出了一种将免疫算法与单神经元PID算法相结合的控制算法——免疫-单神元PID算法。依据T细胞免疫机理调节单神经元PID算法中的增益K,使增益K获得自调整功能,以改善单神经元PID算法的动态性能,提高其学习速度。仿真结果表明,该算法可克服纸浆浓度控制过程中存在的多干扰性、时变性、非线性等缺点,能够满足纸浆浓度控制的稳定性、快速性要求。与单神经元PID算法相比,该算法响应速度具有明显的优越性,并具备了单神经元PID算法本身较强的抗干扰能力以及自学习自适应的能力。"THJSK-1"平台上的实时控制也验证了免疫-单神经元PID算法的可行性。

单神经元PID控制算法在智能车控制系统的应用

针对传统PID控制算法对智能车的舵机和电机进行控制时,其控制参数很难随环境变化进行自整定,进而影响智能车的运行状态的问题,提出单神经元PID控制算法,该算法具有参数自整定能力强、现场调整参数少、调整周期短及稳定性好等优点。通过对智能车的系统结构和运动学模型进行分析,根据单神经元PID算法的控制策略,进行多种算法的仿真测试并将其应用在实际的智能车控制试验中。结果表明:单神经元PID控制算法能够使控制系统以较好的状态运行,实现智能车快速稳定的自主循迹行驶。

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。

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。

积分分离的单神经元PID控制算法及其研究

将积分分离的思想引入单神经元PID(比例积分微分控制)算法中,提出1种积分分离的单神经元PID控制算法,既避免了由于积分累积而导致的较大超调,减少振荡幅度,又利用单神经元PID算法中参数可调的特性,增强了控制系统的自适应能力。通过对不同被控对象的仿真研究,表明其有效性和优越性。同时,通过对该算法中阈值取值研究及该算法与普通PID及单神经元PID的对比研究,指出了该算法的优缺点。

一种基于遗传算法的单神经元PID控制器参数优化

文章分析了神经元PID控制器存在的问题,提出了一种用遗传算法对单神经元控制器进行参数寻优,并利用种群数N和交换概率Pc逐次递减的方法来提高计算效率和收敛速度,在搜索空间内获得全局最优点的方法。试验仿真结果表明,基于遗传算法的单神经元PID控制器参数优化方法能获得很好的控制效果。

单神经元PID算法在包装机温控系统中的应用

介绍了包装机温度控制系统的工作原理,以及单神经元自适应PID算法的原理,通过对基于单神经元自适应PID算法的包装机温度控制子系统的调试,成功将单神经元自适应PID温控算法移植到包装机控制器中,试验测试表明用该方法进行参数整定的控制系统,具有很好的自适应性和稳定性以及很高的控制精度。

静止无功补偿器的改进单神经元PID控制系统的研究

提出了一种单神经元PID控制系统的改进算法,实现了神经元比例增益K(k)和学习速率η_i(k)的在线自适应调整功能。该控制系统算法编写的M语言程序,采用Matlab的S函数,将应用到静止无功补偿器(SVC)的控制系统中在Matlab/Simulink环境下进行了仿真。仿真结果表明,基于改进单神经元PID的SVC控制器具有响应速度快、调节时间短、动态性能和稳态性能好等优点。

单神经元PID算法在倒立摆控制系统中的应用

倒立摆是非线性、不稳定的系统。本文使用单神经元PID控制算法,设计出基于小车位移和摆杆摆角两个回路的单神经元PID控制器,并与传统的PD控制策略相比较,验证了其有效性和可行性。

采用改进单神经元PID控制的机床运动平台误差研究

机床主轴在加工零部件时,由于控制系统的不稳定性,导致机床运动平台跟踪误差较大。对此,创建了机床运动平台平面简图,推导出机床运动平台二阶微分方程式。给出了机床运动平台误差表达式,对传统PID控制方法进行改进,设计了改进单神经元PID控制方法。设置仿真参数,通过Matlab软件对机床轮廓误差和切向误差进行仿真,并比较和分析改进前与改进后的控制效果。仿真结果显示:在无干扰环境中,采用传统PID控制和改进单神经元PID控制,机床运动平台输出的轮廓误差和切向误差较小,两者控制方法相差不大;在有正弦波干扰环境中,采用传统PID控制,机床运动平台输出的轮廓误差和切向误差较大,而采用改进单神经元PID控制,机床运动平台输出的轮廓误差和切向误差较小。因此,采用改进单神经元PID控制,能够抑制正弦波对机床运动平台控制系统的干扰,自适应调节能力强,控制精度较高。

一种基于改进遗传算法的单神经元控制方法

为实现在实际的炉群多变量燃烧系统中,对各个燃烧的子系统的控制参数进行优化,提出了一种基于改进适应度函数的遗传单神经元控制算法,该算法克服了采用神经网络方法收敛速度慢、在求解过程中陷入局部极小点等缺点,利用遗传算法的全局寻优特性和神经网络对非线性函数较强的逼近能力,将改进的遗传算法和单神经元控制相结合,实现对一类非线性系统的参数进行优化。模拟实验和真实结果验证了这种方法是可行的。

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。

基于比例系数改进的单神经元PID控制及仿真研究

考虑到单神经元PID控制中比例系数影响较大,结合炼油装置塔顶冷凝系统pH值反馈大滞后的特点,在常规单神经元PID控制的基础上,对其比例系数做了小小的改动,使其是误差及其一次差分的一次函数。用Matlab的S函数实现单神经元PID控制算法,再在Simulink模块中对改进后和常规的控制算法分别进行模拟仿真比较,通过仿真结果得出,改进后的控制算法大大提高了大滞后控制系统的快速性和控制精度,也为过程工业中一些大滞后控制系统提供了很好的解决办法。