基于神经网络的PID自整定控制系统

文章介绍了一种应用神经网络技术建立的PID自整定控制系统,给出了系统结构,详细分析了BP神经网络和RBF神经网络的结构和学习算法。该系统采用3层BP神经网络,其输出为PID控制器的参数;通过变结构的RBF神经网络辨识控制对象,将得到的输出对输入的梯度信息提供给BP神经网络,BP神经网络根据该信息优化PID控制器参数。仿真结果表明,该系统对于参数扰动较大的非线性系统,其收敛速度快、动态响应能力强、稳定性好,且具有较强的鲁棒性和适应性。

基于MatlabFIS工具箱的模糊自整定PID控制系统设计与实现

在SIMULINK环境下,基于Matlab模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统,设计出模糊自整定PID参数控制器,并开发相应的ActiveX控件,将Matlab工具箱与监控组态软件结合,在实现PID参数在线自整定的同时,实现将复杂的控制算法应用于工业现场。这对于研究Matlab及复杂算法在模糊控制工程领域的应用是有意义的。

智能自整定控制在电加热炉温度控制中的应用

由于射孔器高温常压试验的需要,旧的设备已经不能满足试验要求,因此需要优选出新的加热炉温度控制系统。本文对加热炉温度控制系统的特点进行简要介绍,优选出专家系统智能自整定控制系统,并对该控制系统的原理和自整定程序模块流程进行了较为详细的介绍,最终通过试验验证表明其优越性。

航空发动机控制系统仿真平台设计

针对目前国内航空发动机控制系统设计过程中缺乏准确高效、通用灵活的仿真平台问题,根据高内聚、低耦合的模块化设计准则,结合了涡扇发动机建模技术、控制技术、可视化编程技术和软件开发技术,提出了航空发动机控制系统综合性能仿真平台设计方案;依据设计目标,完成了该平台的总体架构和功能结构设计;利用带有均衡因子的指数权重法建立了发动机分段线性化模型;利用惩罚函数法,采用单纯性优化算法完成控制系统参数设计;整个仿真平台基于MATLAB/Simulink平台上开发,并进行了仿真验证;验证结果表明仿真平台的架构合理,功能完善,运行稳定可靠,具有通用、灵活、易扩展的特点。