自适应神经元PID控制器在单元机组负荷控制系统中的应用

针对火电单元机组这类集炉、机、电为一体具有多变量强耦合,非线性及参数时变的受控对象,基于常规解耦控制技术的控制系统无法应用的问题,讨论了多变量自适应单神经元PID控制器在单元机组负荷控制中的设计及仿真,并给出了火电机组负荷微机控制系统的硬件和软件设计方案。

基于神经元自适应PID控制的汽车自动离合器双层控制

本文设计了一种将神经元自适应PID控制和PID控制相结合的双层控制器,上层控制采用PID控制,计算离合器的接合速度;下层控制采用神经元自适应PID控制,计算液压元件的控制油压。仿真结果表明,该双层控制与传统PID控制相比,换挡过程中产生的冲击和滑磨均有较大程度的降低,提高了换挡过程的平顺性。

基于模糊自适应PID控制器的夹具自适应控制研究

为提高夹具自适应控制的稳定性和响应速度,以电磁无心夹具为研究对象,提出一种基于模糊自适应比例-积分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制器的控制方法。首先构建夹具数学模型,然后结合模糊控制和PID控制的优势,构建模糊自适应PID控制器对夹具进行自适应控制,最后通过在MATLAB软件上进行仿真。结果表明,该方法实现了阶跃信号、突加负载、正弦信号输入等不同条件下的夹具控制,且具有优异的控制性能。整个控制过程中,该方法超调量为2.11%,响应时间0.08 s。相较于PID控制器、模糊控制器、自抗扰控制器、模糊滑模控制器,该方法提高了夹具自适应控制的精度和响应速度,且可用于实际夹具自适应控制中,具有一定的实际应用价值。

四旋翼飞行仿真器的PID神经元网络控制器设计

针对四旋翼飞行仿真器系统具有多输入、多输出及多变量等特点,设计了一套基于四旋翼飞行仿真器的PID神经元网络控制器。首先建立四旋翼飞行仿真器系统模型,然后以四旋翼飞行仿真器为控制平台,并以MATLAB/Simulink软件为实验平台,搭建PID控制器和PID神经元网络控制器模型,并分别使用两种控制方法进行实时飞行仿真实验。最后实验结果表明,相比PID控制,PID神经元网络控制方法对四旋翼飞行仿真器的调节时间更短、超调量更小,具有更优的控制性能。

基于自适应分区域麻雀算法的氢燃料电池供气系统的PID控制器设计

在外界干扰的情况下,传统的PID控制已经无法满足氢燃料电池空气供应系统的实时调节。因此,本文提出了一个自适应分区域麻雀搜索算法(APSSA)的PID控制器。首先,针对麻雀搜索算法存在易陷入局部最优、收敛速度过快导致算法精度不高等问题,提出了一种自适应分区域麻雀搜索算法。其次,设计了一种基于APSSA的PID控制器,用于整定PID参数:定义积分时间加权绝对误差(ITAE)为目标函数,按照APSSA的核心迭代步骤对Kp、Ki、Kd三个参数迭代优化,确定最佳的参数组合。最后通过一个仿真实验,将其与PSO-PID进行比较,结果表明,APSSA-PID相较PSO-PID,稳定性更强,花费的时间成本更低。

自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制研究

温度控制可以避免由于电气设备温度过高而出现故障,为了提高电气设备的温度控制精度,研究了一种自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制方法。在自适应模糊算法的基础上,优化PID控制器的结构,根据自适应模糊处理的原理,建立自适应模糊PID控制器输入与输出的关系,以电气设备的温变和均方差作为优化目标,完成自适应模糊PID控制器的参数优化。根据电气设备运行环境中的平均温度,构建电气设备温度的连续时间动态模型,采用优化后的自适应模糊PID控制器参数,获取电气设备温度控制的输出,最小化电气设备温度控制的目标函数,实现电气设备的温度控制。实验结果表明,该方法能够将温度控制精度提高到93%以上,其对电气设备具有较好的降温效果和控温效果,具备了可行性。

单神经元自适应PID控制器及其应用

研究了单神经元自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制律、适用对象及工程整定方法,在和利时公司的SmartPro系统平台上开发出单神经元自适应PID控制器,进行了单神经元自适应PID控制器的典型一、二阶对象闭环仿真,最终将单神经元自适应PID控制器应用于制药厂发酵罐温度控制回路中。单神经元控制器具有可调参数少、易于整定、控制输出平稳、鲁棒性强的独特优点,适用于大滞后且要求平稳控制输出的工业过程。

基于单神经元自适应PID控制器直流调速系统的研究

本文提出了基于单神经元自适应PID控制器的控制策略。仿真研究与实时控制结果表明,该直流调速系统不仅具有令人满意的静、动态性能,而且又具有很强的鲁棒性与自适应性。

单神经元自适应PID控制器的研究

将二次型性能指标引入单神经元并利用自学习功能构成了自适应 Ｐ Ｉ Ｄ 控制器；分析了神经元自适应控制系统的稳定性和学习算法的收敛性．仿真结果表明，这种控制方案具有良好的自适应性．

神经元自适应预测PID控制器及实现

采用单神经元构成ＰＩＤ控制器，并和预测控制结合克服时滞对控制系统的影响．对大时滞大惯性的电加热炉的实时控制结果表明，这种自适应控制算法切实可行，且具有较强的鲁棒性，适合于控制大时滞被控过程．

具有二次性能指标的单神经元自适应PID控制器及其应用

将二次型性能指标引入单神经元自适应PID控制器中,给出了保证闭环稳定的权系数选择原则,并以高温材料试验机为实例进行控制,获得了满意结果。

神经元自适应PID控制器在机组控制中应用

针对机组控制系统动态范围宽、要求响应速度快、超调量小及参数时变的特性,研究了一种基于神经元的自适应PID控制器。利用神经网络的在线调整功能,自动调整PID控制参数,以适应被控过程的参数变化和克服扰动的影响。仿真和实验结果表明,该算法简洁实用,控制效果优于传统的PID控制。

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。

基于单神经元自适应PID控制器的无刷直流电动机控制方法研究

研究三种单神经元自适应PID控制器,并对无刷直流电动机进行转速控制;通过Matlab仿真软件M函数对其进行仿真,总结可调参数的选择规律。通过对仿真结果分析比较,基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制动态自适应能力强、响应快、鲁棒性好。

DC/DC变换单神经元自适应PID控制器仿真研究

为解决传统PI控制对具有时变、非线性特性的DC/DC变换器动态控制性能不佳的问题,将人工神经网络与PID控制理论相结合,为DC/DC变换器设计了一种单神经元自适应PID控制器。该控制器算法简单,通过对加权系数的在线调整来实现自适应、自学习功能,从而满足DC/DC变换器的时变及非线性特性。以BUCK型变换器为例,建立了DC/DC变换器智能控制系统的仿真模型,在不同负载及参数变化的情况下与常规PI控制效果进行对比分析,结果表明,单神经元自适应PID控制器对DC/DC变换器具有很好的控制效果和鲁棒性。

神经元自适应PID控制器的研究

利用神经元的自学习功能构成了自适应PID控制器;分析了神经元自适应控制系统的稳定性和学习算法的收效性。仿真结果表明,这种控制方案具有良好的自适应性。

单神经元自适应PID控制器的性能优化设计

研究了单神经元自适应PID摔制器性能优化问题,阐述了该摔制器的特点、控制律;给出了一种控制灵敏度的快速近似求取方法,实现了PID参数的在线自学习;使单神经元控制器具有可调参数少、易于整定、控制输出平稳、鲁棒件强的独特优点,适用于大滞后且要求平稳控制输出的工业过程。

单神经元自适应PID控制器设计方法研究

本文主要介绍了采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器以及采用以输出误差平方为性能指标的单神经元自适应PID控制器的控制算法及其仿真实现,总结出了两种基于单神经元的自适应PID控制器的控制特点及其参数设计规律。

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.

时变大时滞神经元自适应预测PID控制器

本文提出一种克服时变大时滞、扰动及被控过程参数时变的神经元自适应预测 PID控制算法。该算法利用预测控制克服时滞 ,利用智能方法优化 PID控制器的参数。通过对工业过程中典型的大时滞被控过程进行数字仿真 ,看出这种控制算法鲁棒性强、响应速度快、抗干扰能力强 ,是一种把智能寻优和预测控制相结合的有效的控制方法 。