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。

改进型单神经元在光伏发电系统中的仿真研究

建立了光伏阵列数学模型,因光伏阵列输出具有强非线性且受环境影响很大,环境变化带来的输出波动会使控制周期延长,收敛速度变慢,影响控制效果。结合传统PID的控制特点设计了改进的单神经元控制器模块,利用单神经元自学习等特点与对PID的改进环节,搭建并网系统,在仿真中得到了良好的并网电压、电流曲线,加入阶跃扰动的控制响应曲线优于传统PID,证明此方法有效。

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。

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。

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。

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.

改进单神经元网络PID算法下的车用轮毂电机控制系统仿真

针对采用传统PID控制下轮毂电机控制系统中存在转速超调量大、转矩突变严重等问题,在单神经元网络PID的基础上,引入最优控制理论中的误差二次型性能指标对单神经元网络PID算法的学习规则进行改进,将改进后单神经元网络PID算法运用到轮毂电机矢量控制系统的速度环中。仿真结果表明:改进后单神经元网络PID控制的轮毂电机矢量控制系统速度环响应速度快、转矩突变小以及运行状态更加稳定。

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。

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。

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。

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。

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。

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控制的车辆主动悬架动力学仿真

为提高车辆行驶的稳定性和安全性,采用改进单神经元PID控制车辆主动悬架系统.创建2自由度车辆主动悬架模型简图,给出车辆振动的动力学方程式.在传统PID控制器原理上,设计了微分跟踪器结合单神经元PID控制器用于车辆主动悬架系统控制,在复杂路况激励下通过Matlab软件进行仿真,并与传统PID控制仿真结果进行比较.结果表明:在受到复杂路面激励干扰时,采用改进单神经元PID控制器使车辆轮胎垂向位移、悬架垂向行程和垂向加速度的最大值降低,整体波动幅度较小;车辆主动悬架系统采用改进神经元PID控制器,能够抑制复杂路面的干扰,维持车辆行驶的稳定性和安全性.

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。