神经元调节器在双闭环直流调速系统中的应用

叙述人工神经元调节器的结构和原理，给出联接权训练算法的实现方法，设计人工神经元作调节器的双闭环直流调速系统的动态结构，并进行系统仿真研究。

单神经元调节器在直流调速系统中的应用研究

应用神经网络控制理论和方法 ,对传统直流调速系统进行控制 ,可以得到无静差、无超调的优良性能 。

逆变器单神经元自调节PID电流控制策略研究

以光伏发电系统中的T型三电平逆变器系统为对象,针对光伏发电系统随光照影响较大而导致逆变器功率波动问题,传统的PID调节器在并网电流频繁切换给定时难以达到预期的快速性效果,提出一种单神经元自调节PID调节器并网电流闭环控制应用于T型三电平逆变器中,能够实现光照情况不同的情况下并网电流的快速跟踪以及平滑切换。搭建了实验平台,实验波形验证了所提方案的正确性与有效性。

神经元控制调速系统鲁棒性分析

分析了调速系统面临的鲁棒性挑战 ,用自学习神经元调节器替代常规PI调节器提高了调速系统的鲁棒性。

基于单神经元PI的船用异步电机无速度传感器仿真

针对船用异步电机转速辨识不精确而导致的控制系统不稳定问题,使用基于模型参考自适应系统的无速度传感器技术取代传统的转速检测装置对转速信号进行估测。根据神经网络的自学习和自适应能力,设计了一种单神经元自适应PI调节器以实现控制参数的在线自整定,克服了传统PI控制器在非线性和时变系统中控制能力差的缺陷。结合异步电机矢量控制技术,使用基于转子磁链模型的转速辨识算法对电机转速进行估测,将单神经元PI控制器应用于转速估测系统,实现对电机转速的精确估计。仿真结果表明,相对于传统控制器,设计的单神经元自适应PI调节器响应速度快,参数自调节性能强,转速估测更为精确。

基于人工神经元PID调节器的“水鸟”控制系统性能分析

介绍了人工神经元PID调节器基本概念。在控制系统建模过程中假设了边界条件,对水鸟进行了受力分析,确定了水鸟运动方程;绘制了控制系统原理图;建立了基于人工神经元PID调节器的控制模型。利用Simulink软件建立了仿真程序,对运用人工神经元PID调节器的水鸟在受到深度方向上的干扰情况下深度位置的变化情况进行了仿真。将仿真结果与传统PID控制系统仿真结果进行比较,发现运用人工神经元PID调节器控制效果得到了改进。