提出了种应用于飞轮储能系统的神经元自适应比例?积分?微分(proportional integral differential,PID)控制算法。该算法基于传统的双闭环调速系统与神经网络理论,实现对飞轮驱动电机的控制,使飞轮驱动电机能够根据系统要求,驱动飞轮储...提出了种应用于飞轮储能系统的神经元自适应比例?积分?微分(proportional integral differential,PID)控制算法。该算法基于传统的双闭环调速系统与神经网络理论,实现对飞轮驱动电机的控制,使飞轮驱动电机能够根据系统要求,驱动飞轮储能单元储存或释放能量。运用李亚普诺夫稳定性理论证明了该控制算法的稳定性和有效性,并给出了其稳定性条件。经过仿真验证,该算法可以有效地实现对飞轮储能单元的充放电控制,其控制参数可以随着系统的运行自适应调节,飞轮储能单元的控制精度和鲁棒性也有所提高。展开更多
针对空间光通信中跟踪系统的高精度、宽带宽要求,提出了一种基于PID神经元网络(Proportional integral differential neural network-PIDNN)的控制方案。采用MATLAB对所建立的跟踪系统模型进行了仿真分析研究,对采用PIDNN控制器的精跟...针对空间光通信中跟踪系统的高精度、宽带宽要求,提出了一种基于PID神经元网络(Proportional integral differential neural network-PIDNN)的控制方案。采用MATLAB对所建立的跟踪系统模型进行了仿真分析研究,对采用PIDNN控制器的精跟踪系统的在线训练能力及学习、调整功能进行了仿真验证,同时加入扰动源对精跟踪系统的稳态、动态性能及鲁棒性进行了仿真测试。仿真和测试结果表明:通过PIDNN控制的精跟踪系统具有良好的稳态及动态性能和很强的鲁棒性,系统跟踪精度高且系统带宽较宽。展开更多
文摘提出了种应用于飞轮储能系统的神经元自适应比例?积分?微分(proportional integral differential,PID)控制算法。该算法基于传统的双闭环调速系统与神经网络理论,实现对飞轮驱动电机的控制,使飞轮驱动电机能够根据系统要求,驱动飞轮储能单元储存或释放能量。运用李亚普诺夫稳定性理论证明了该控制算法的稳定性和有效性,并给出了其稳定性条件。经过仿真验证,该算法可以有效地实现对飞轮储能单元的充放电控制,其控制参数可以随着系统的运行自适应调节,飞轮储能单元的控制精度和鲁棒性也有所提高。
文摘针对空间光通信中跟踪系统的高精度、宽带宽要求,提出了一种基于PID神经元网络(Proportional integral differential neural network-PIDNN)的控制方案。采用MATLAB对所建立的跟踪系统模型进行了仿真分析研究,对采用PIDNN控制器的精跟踪系统的在线训练能力及学习、调整功能进行了仿真验证,同时加入扰动源对精跟踪系统的稳态、动态性能及鲁棒性进行了仿真测试。仿真和测试结果表明:通过PIDNN控制的精跟踪系统具有良好的稳态及动态性能和很强的鲁棒性,系统跟踪精度高且系统带宽较宽。