单神经元自适应PID控制交流调速系统

针对转子磁场定向矢量控制中转速PI调节器鲁棒性能较差的问题,提出了用单神经元自适应PID控制器代替转速PI控制器,进一步改善了异步电动机矢量控制系统的性能；将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规則相结合,提高了单神经元自适应PID控制器的学习能力,实现了单神经元控制器的参数优化与在线自调。构造了基于单神经元自适应PID控制器和空间矢量脉宽调制(SVPWM)的异步电机矢量控制系统。仿真实验结果表明,该系统不仅具有很好的静、动态性能,而且又具有很强的自适应性和鲁棒性。

变频泵控马达调速系统单神经元自适应PID控制

针对大惯性负载变频泵控马达调速系统动态性能差的特点 ,提出了采用不必基于模型的单神经元自适应 PID控制。介绍了单神经元自适应 PID控制器的结构和算法。仿真结果表明 ,单神经元自适应 PID控制器较常规 PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性 ,对模型失配和负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性 ,而且不论是在加速段、等速段还是减速段 。

扰动补偿的陀螺稳定平台单神经元自适应PI控制

针对陀螺稳定平台受未知非线性干扰的影响,提出了一种基于扰动补偿的单神经元自适应PI控制策略。利用扰动观测器观测出各种扰动,将其作为补偿信号前馈到控制输入端,提高平台的抗干扰能力;同时利用神经元的自学习和自适应力对PI参数进行在线调整,保证了平台在外界扰动和系统参数变化情况下对目标稳定跟踪的能力。通过在某型号实验装置上的试验结果表明,该方法对不确定扰动具有较强的抗干扰能力,提升了稳定平台的自适应性和鲁棒性。

基于单神经元自适应PID的PLC直流电机控制系统

针对微型计算机和单片机进行直流电机控制时,抗干扰能力和可靠性差等缺点,提出了一种基于单神经元PID(Proportional-Integral-Derivative)算法的PLC(Programmable Logic Controler)控制直流电机的调速系统,设计了PLC控制D/A(Digital/Analog)转换电路、直流电机驱动电路、转速脉冲反馈电路,研究了单神经元自适应PID控制算法。将有监督单神经元控制算法应用于直流电机调速系统,通过调整神经元控制器的加权系数,实现自适应PID的最优控制。单神经元PID调节在大范围调速和抑制超调方面都有明显的改善,进而提高了直流调速系统的精度。通过系统动态测试,实现了PLC控制直流电机正反转自动调速,直流电机在稳态运行时,转速误差小于1 rad/s。

单神经元自适应控制器在液位控制中的应用

介绍了单神经元自适应控制器在液位控制中的应用;在控制算法中提出了自调整学习速率和学习初期的分层控制方法.

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。

农用车辆单神经元自适应PID轨迹跟踪控制

为了实现复杂环境下的农用车辆路径跟踪控制,提出了基于单神经元自适应PID的路径跟踪控制方法。首先,建立了农用车辆运动学模型和电动助力转向系统模型,为后续的控制算法的设计打下模型基础。其次,设计了单神经元自适应PID控制策略,为了消除频繁控制引起的振荡,根据实际转角控制精度的要求,设置合理死区作为转角跟踪误差,利用带监督的赫步学习规则对神经元进行训练,在Matlab/Simulink环境下构建控制模型。试验和仿真结果表明,基于SNAPID的农用车辆路径跟踪控制精度较高,在直线行驶工况下,最大偏差在3.2cm以内,平均偏差在0.92cm以内;在曲线行驶工况下,最大偏差在4.3cm以内,平均偏差在1.03cm以内。

单神经元自适应PID的寻北转位控制技术

研究捷联式寻北仪中的转位控制技术。采用基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制方法实现寻北转位的计算机控制,设计了转位伺服系统的组成结构及实现单神经元自适应PID控制器的方法。仿真表明,所设计的转位伺服系统不仅能满足定位精度的要求,而且具有响应速度快、抗干扰能力强、鲁棒性好等特点。

单神经元自适应PID控制在电动油门控制中的应用

利用单神经元模型自学习和自适应特点,在传统PID控制基础上设计出了一种单神经元自适应PID控制器,并将其应用于电动油门控制系统中。实验结果表明:采用单神经元自适应PID控制的电动油门系统能够适应油门手柄在较大范围内的推拉运动,而且控制具有较强的鲁棒性,控制品质优于常规PID控制。

基于单神经元自适应PID的水分定量内模解耦控制

针对抄纸过程水分定量系统所具有的时变性、非线性和纯滞后的特征,提出了基于单神经元自适应PID的预估控制方法,对水分定量进行了解耦控制,有效克服了其在造纸过程控制中对控制系统稳定性及纸张性能指标的不利影响.仿真结果表明,采用本研究的给出方法构成的内模解耦控制系统有很好的解耦能力及较好的快速性与抗干扰能力.

单神经元无辨识自适应预估控制算法及在过热汽温控制中的仿真研究

为了实现非线性、大时滞系统的良好控制，提出了一种新型的无辨识自适应预估控制算法。该算法将神经元结合到无辨识自适应控制律中，借鉴推导无辨识自适应控制参数自校正算式的基本思想建立约束条件，据此选择适当的权值取代原控制参数，并用加入动量项的改进δ算法取代该参数的校正计算式，提高控制参数的自校正能力。将该算法应用于600MW超临界机组直流锅炉的过热汽温控制，进行仿真研究，结果表明该算法的有效性，并具有良好的控制品质，较强的鲁棒性和自适应能力；且该算法对预估模型的精度要求不高，控制参数容易整定，易于工程实现。

基于单神经元自适应PID控制的注塑机合模机构

设计了一个单神经元自适应比例-积分-微分控制器(PID)控制器,使用AMESim/Simulink联合仿真机制,建立了注塑机合模机构液压伺服系统的模型。由仿真结果看,与常规PID控制器相比,使用单神经元自适应PID控制器控制的系统有着更好的鲁棒性,系统获得了更好的环境适应性。

基于PLC与单神经元PID算法在变压器滤油系统中的应用

针对某企业变压器油路手动控制系统存在人工操作易出错、无法得知油罐实时液位、管路流量不可控的缺点,该文设计了一种变压器油路系统改造方案。该系统以西门子S7-300 PLC为主控制器,以MCGS软件为上位机实时监控油罐液位,记录每次注油油量数据,并具有液位报警、报表打印等功能。采用单神经元自适应PID控制管路内变压器油的流量,相比普通PID,这种控制策略使流量超调小,调节时间短,满足企业生产需求。

基于单神经元自适应PID控制的温控系统研究

采用Bang-Bang控制和单神经元自适应PID控制相结合的控制方法,并且对Bang-Bang控制进行改进,即引入逐级递减Bang-Bang控制的概念,并且使Bang-Bang控制的控制初始值以一定的规律按照温度设定值的变化而变化。实验结果表明,该控制算法对于电加热炉温度具有较好的控制效果。

单神经元自适应PID控制器在主动队列管理中的应用

将单神经元自适应PID控制器应用于Internet网络的主动队列管理中,给出了控制系统的结构及控制算法.仿真结果表明这种自适应PID控制器控制的调节速度优于常规PID控制算法.

改进的单神经元自适应PID控制算法在智能车速度控制系统中的研究与应用

针对单神经元控制算法在电磁导航智能车速度控制中存在加权系数修正时间长、自适应能力差、系统不稳定的缺点,提出了将改进的单神经元自适应PID控制算法应用到智能车的调速系统中。改进的单神经元自适应PID控制算法优化了单神经元自适应PID控制算法中的加权系数学习修正部分,使得权系数在线修正不完全根据神经网络的学习原理,而是参考实际经验制定的,最终自适应地整定PID三个参数来实现智能车的速度控制。Matlab仿真测试表明,与单神经元自适应PID控制算法相比,改进的单神经元自适应PID控制算法在智能车速度控制中具有响应快,超调量小、自适应能力强的优点,大大提高了智能车控制系统的性能。

单神经元自适应PID控制在气动压力伺服系统中的应用

将具有自学习和自适应能力的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合,设计了单神经元自适应PID控制器,并将其应用于气动压力伺服系统中。实验结果表明,采用单神经元自适应PID控制的气动伺服系统能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器。

电主轴伺服系统的单神经元自适应PID控制

电主轴感应电动机伺服系统要求有良好的动静态性能。按转子磁场定向的感应电动机矢量控制中转速PI调节器在控制对象参数和工作环境变化时其性能较差。为了改善电主轴伺服系统的性能,提出了用单神经元自适应PID控制器代替传统PI调节器。为了提高单神经元PID控制器的学习能力,将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,实现单神经元控制器的参数优化与在线自调。仿真和实验结果表明,伺服系统不仅具有很好的静、动态性能,而且又具有很强的自适应性和抗扰性。伺服系统可用于航空航天、智能机器人和数控机床等高性能控制系统当中。

惯性稳定平台单神经元/PID自适应复合控制与参数优化

针对成像载荷对惯性稳定平台高稳定精度控制的要求,提出一种基于改进型细菌觅食优化算法的单神经元/PID自适应复合控制方法。首先将单神经元与PID控制结合组成单神经元/PID自适应复合控制器,实现惯性稳定平台自适应控制,提高系统控制精度;其次,针对传统试凑法难以获得控制器最优控制参数的不足,采用改进型细菌觅食优化算法对复合控制器进行参数寻优,实现控制参数最优化;最后,对提出方法进行仿真分析和实验验证。实验结果表明:采用参数优化的单神经元/PID自适应复合控制后,稳定平台稳定精度和扰动抑制能力都得到明显提高,静基座和动基座条件下角位置误差分别为0.0038°和0.2904°,与传统PID控制相比分别提高19.1%和39.9%。

基于单神经元自适应PI的PWM整流器控制

根据三相电压型PWM整流器的基本结构及数学模型,推出以电网电压定向的矢量控制方法,在Matlab环境下搭建了三相PWM整流器控制系统仿真模型。将单神经元自适应PI控制引入到系统中,用S函数实现了单神经元自适应PI控制算法,对基于单神经元自适应PI控制算法与基于普通PI控制算法的三相PWM整流器系统分别进行了特性仿真,结果表明,基于单神经元自适应PI控制算法的三相PWM整流器系统不仅能满足系统控制要求,而且具有较好的动态响应能力和抗扰能力。