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An intelligent control method based on artificial neural network for numerical flight simulation of the basic finner projectile with pitching maneuver
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作者 Yiming Liang Guangning Li +3 位作者 Min Xu Junmin Zhao Feng Hao Hongbo Shi 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第2期663-674,共12页
In this paper,an intelligent control method applying on numerical virtual flight is proposed.The proposed algorithm is verified and evaluated by combining with the case of the basic finner projectile model and shows a... In this paper,an intelligent control method applying on numerical virtual flight is proposed.The proposed algorithm is verified and evaluated by combining with the case of the basic finner projectile model and shows a good application prospect.Firstly,a numerical virtual flight simulation model based on overlapping dynamic mesh technology is constructed.In order to verify the accuracy of the dynamic grid technology and the calculation of unsteady flow,a numerical simulation of the basic finner projectile without control is carried out.The simulation results are in good agreement with the experiment data which shows that the algorithm used in this paper can also be used in the design and evaluation of the intelligent controller in the numerical virtual flight simulation.Secondly,combined with the real-time control requirements of aerodynamic,attitude and displacement parameters of the projectile during the flight process,the numerical simulations of the basic finner projectile’s pitch channel are carried out under the traditional PID(Proportional-Integral-Derivative)control strategy and the intelligent PID control strategy respectively.The intelligent PID controller based on BP(Back Propagation)neural network can realize online learning and self-optimization of control parameters according to the acquired real-time flight parameters.Compared with the traditional PID controller,the concerned control variable overshoot,rise time,transition time and steady state error and other performance indicators have been greatly improved,and the higher the learning efficiency or the inertia coefficient,the faster the system,the larger the overshoot,and the smaller the stability error.The intelligent control method applying on numerical virtual flight is capable of solving the complicated unsteady motion and flow with the intelligent PID control strategy and has a strong promotion to engineering application. 展开更多
关键词 Numerical virtual flight Intelligent control BP neural network pid Moving chimera grid
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基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制研究
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作者 毛清华 陈彦璋 +3 位作者 马骋 王川伟 张飞 柴建权 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第8期135-143,共9页
目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出... 目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出了一种基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制方法。通过分析掘进机支撑部运动学关系,得到俯仰角与支撑部液压缸的数学关系;介绍了掘进机俯仰控制液压系统工作原理,建立了液压系统及其传递函数模型;将模糊控制与神经网络相结合,形成模糊神经网络,利用模糊神经网络优化PID控制参数,再结合支撑机构数学模型和液压系统传递函数模型,建立掘进机俯仰角模糊神经网络PID控制模型,实现煤矿掘进机俯仰机构自动精确控制。该方法可使掘进机俯仰机构更加快速、准确到达预设位置,解决掘进机俯仰控制中的时变性与非线性难题。仿真结果表明:模糊神经网络PID控制算法相较于模糊PID和PID控制算法,跟踪误差分别降低了69.34%和74.49%。通过液压缸位移控制模拟煤矿掘进机在突变工况和跟随工况下的俯仰控制,结果表明:模糊神经网络PID控制算法相比模糊PID和PID控制算法,俯仰控制跟踪误差最小,对位置信号的平均响应时间分别缩短了27.22%和50.33%,动态控制性能更好。 展开更多
关键词 掘进机俯仰控制 俯仰角 模糊神经网络pid 液压系统 液压缸位移控制 支撑机构
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采用改进BP-PID控制的机器人避障仿真研究
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作者 吴静松 耿振铎 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第4期437-441,共5页
针对移动机器人避障过程中行驶路径长、寻路速度慢等问题,提出了一种改进反向传播-比例-积分-微分(BP-PID)控制器,并对移动机器人避障效果进行仿真验证。利用移动机器人在二维坐标系的避障简图,得出了移动机器人运动方程式。引用比例-积... 针对移动机器人避障过程中行驶路径长、寻路速度慢等问题,提出了一种改进反向传播-比例-积分-微分(BP-PID)控制器,并对移动机器人避障效果进行仿真验证。利用移动机器人在二维坐标系的避障简图,得出了移动机器人运动方程式。引用比例-积分-微分(PID)控制器和3层BP神经网络结构,利用BP神经网络的学习能力调整PID控制器参数。引用粒子群算法进行改进,通过改进粒子群算法在线优化BP-PID控制器,确保移动机器人BP-PID控制器收敛于全局最优值,从而使移动机器人避障效果更好。在不同环境中,采用Matlab软件对移动机器人避障效果进行仿真,比较改进前和改进后的移动机器人避障效果。结果显示:在不同环境中,改进前和改进后的BP-PID控制器均能使移动机器人安全地躲避障碍物;但是采用改进的粒子群算法优化BP-PID控制器,可以使移动机器人运动路径更短,迭代次数更少,搜索时间更短。采用改进BP-PID控制器,能够提高移动机器人避障过程中寻路速度,缩短行驶路径,效果更好。 展开更多
关键词 移动机器人 BP神经网络 pid控制器 改进粒子群算法 避障 仿真
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基于反向传播神经网络PID的高功率微波炉温度控制 被引量:2
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作者 王威 李少甫 +2 位作者 吴昊 蒋成 唐颖颖 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期55-61,共7页
针对现有10 kW高功率工业微波炉,采用继电器作为控制执行器,在使用传统控制方法加热时,温度存在较大超调和明显振荡,系统温度稳定性较低,为解决上述问题将反向传播神经网络PID(BPNNPID)控制引入到该装置微波加热温度控制中,并以自来水... 针对现有10 kW高功率工业微波炉,采用继电器作为控制执行器,在使用传统控制方法加热时,温度存在较大超调和明显振荡,系统温度稳定性较低,为解决上述问题将反向传播神经网络PID(BPNNPID)控制引入到该装置微波加热温度控制中,并以自来水为加热对象进行仿真对比与实验验证。首先,利用现有输入输出实验数据,建立工业微波炉温度控制模型;其次,运用MATLAB/SIMULINK搭建高功率工业微波炉温度控制系统并进行仿真对比实验;最后,实验验证BPNNPID控制方法在加热5 kg自来水时工业微波炉的温度控制性能,实验结果表明,较常规PID、模糊PID控制,该方法在微波加热过程中对媒质温度控制超调更小且未发生明显温度振荡,有效改善了高功率工业微波炉工作时的系统温度稳定性,有助于提高产品质量和安全性能。 展开更多
关键词 高功率 微波加热 反向传播神经网络 pid 温度控制
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干涉式闭环光纤陀螺仪的PSO-PID控制优化方法 被引量:1
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作者 刘尚波 丹泽升 +2 位作者 廉保旺 徐金涛 曹辉 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期242-253,共12页
控制系统的设计会对响应速度快且应用范围较广的数字干涉式闭环光纤陀螺(ICFOG)动态性能产生影响。通过分析ICFOG的工作原理,推导出闭环离散控制系统,并利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对传统的PID控制器参数进行... 控制系统的设计会对响应速度快且应用范围较广的数字干涉式闭环光纤陀螺(ICFOG)动态性能产生影响。通过分析ICFOG的工作原理,推导出闭环离散控制系统,并利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对传统的PID控制器参数进行优化。基于这个优化过程,设计一种新型的PSO-PID复合控制器,以取代传统的PID控制器。通过与其他BP神经网络、模糊控制等方法进行对比凸显该控制方法的优越。通过数字仿真分析显示,跟踪速度相较于BP-PID控制方法提高了1.91倍,相对于PID控制方法提高了3.5倍,相对于F-PID控制方法提高了1.75倍。同时,控制精度相对于BP-PID控制方法提高了46.03%,相对于PID控制方法提高了66.30%,相对于F-PID控制方法提高了45.27%。结果显示,采用PSO-PID控制器能够快速达到控制目标且具有较小的超调量。 展开更多
关键词 干涉式光纤陀螺 小超调量 粒子群优化pid方法 BP神经网络 模糊控制器
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基于PSO改进BP算法的直流电子负载PID控制仿真 被引量:2
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作者 蒋利炜 何可人 陈航 《计算机仿真》 2024年第1期306-310,共5页
针对电子负载控制灵敏度低、稳定性差等问题,提出基于PSO-BP-PID的直流电子负载控制方法。分析电子负载基本结构,构建数学模型,分析电子负载在不同工作模式下的电流变化规律;建立三层BP网络模型,分别描述每层结构的输入与输出内容;为提... 针对电子负载控制灵敏度低、稳定性差等问题,提出基于PSO-BP-PID的直流电子负载控制方法。分析电子负载基本结构,构建数学模型,分析电子负载在不同工作模式下的电流变化规律;建立三层BP网络模型,分别描述每层结构的输入与输出内容;为提高BP网络的学习能力,减少控制误差,将PSO算法作为学习算法,确定粒子群规模、惯性权重等重要参数,获得所有粒子适应度值,不断更新个体的位置与速度,当满足收敛条件时,输出最优解,实现控制参数的自适应调整;根据算法特征,设计控制器整体结构,利用该控制器即可实现直流电子负载控制。仿真结果表明,所提方法的控制误差小,响应速度快,且控制过程中能够有效抑制谐波。 展开更多
关键词 粒子群算法 神经网络 控制器 直流电子负载 负载控制
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Nonlinear Decoupling PID Control Using Neural Networks and Multiple Models 被引量:8
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作者 Lianfei ZHAI Tianyou CHAI 《控制理论与应用(英文版)》 EI 2006年第1期62-69,共8页
For a class of complex industrial processes with strong nonlinearity, serious coupling and uncertainty, a nonlinear decoupling proportional-integral-differential (PID) controller is proposed, which consists of a tra... For a class of complex industrial processes with strong nonlinearity, serious coupling and uncertainty, a nonlinear decoupling proportional-integral-differential (PID) controller is proposed, which consists of a traditional PID controller, a decoupling compensator and a feedforward compensator for the unmodeled dynamics. The parameters of such controller is selected based on the generalized minimum variance control law. The unmodeled dynamics is estimated and compensated by neural networks, a switching mechanism is introduced to improve tracking performance, then a nonlinear decoupling PID control algorithm is proposed. All signals in such switching system are globally bounded and the tracking error is convergent. Simulations show effectiveness of the algorithm. 展开更多
关键词 NONLINEAR Decoupling control pid neural networks Multiple models Generalized minimum variance
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足式机器人腿部关节改进单神经网络PID控制算法研究 被引量:1
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作者 马程 蒋刚 +5 位作者 郝兴安 蒲虹云 陈清平 黄建军 徐文刚 黄璜 《机床与液压》 北大核心 2024年第3期60-66,共7页
为了满足液压足式机器人在复杂环境中实现精确、快速的腿部关节控制需求,把单神经网络PID能够实时调节参数的优点运用到足式机器人液压机械腿关节的控制中,在单神经网络PID的基础上增加机械腿关节的位置和速度控制算法,形成改进单神经网... 为了满足液压足式机器人在复杂环境中实现精确、快速的腿部关节控制需求,把单神经网络PID能够实时调节参数的优点运用到足式机器人液压机械腿关节的控制中,在单神经网络PID的基础上增加机械腿关节的位置和速度控制算法,形成改进单神经网络PID,实现了对神经元比例参数自调整、PID参数的自整定,能够较好地适应内、外参数的变化,增强了腿部关节的快速性、精确性。在Simulink中进行建模仿真以及在设计的以STM32为中央处理芯片的控制平台上进行实验测试,结果表明:改进单神经网络PID在足式液压机器人的腿部关节控制中具有响应速度快、超调量小、控制精度高、鲁棒性强等优点。 展开更多
关键词 电液伺服控制 足式机器人 改进单神经网络pid 参数自整定
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基于BP神经网络的Smith-Fuzzy-PID算法在阀门定位中的应用研究
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作者 谢涛 周邵萍 +1 位作者 王佳硕 裴梓敬 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期770-778,共9页
为解决气动调节阀控制过程中出现的超调大、精度低等问题,本文采用BP神经网络整定出较优的PID(Proportional Integral Derivative)控制参数,对Smith预估控制器以及模糊控制器进行设计,实现了基于BP神经网络的Smith-Fuzzy-PID控制方法。... 为解决气动调节阀控制过程中出现的超调大、精度低等问题,本文采用BP神经网络整定出较优的PID(Proportional Integral Derivative)控制参数,对Smith预估控制器以及模糊控制器进行设计,实现了基于BP神经网络的Smith-Fuzzy-PID控制方法。搭建了实验平台,通过阶跃响应实验来对控制方法进行验证,验证结果表明,提出的方法调节过程无超调,调节时间仅为1.9 s,定位精度在±0.5%以内,有效提高了系统的稳定性,实现了气动调节阀的快速精准定位。 展开更多
关键词 气动调节阀 Smith预估 模糊控制 BP神经网络 pid控制
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基于模糊神经网络的氢液化氦气压力PID控制
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作者 李安琪 秦可欣 +1 位作者 杨思锋 兰玉岐 《低温工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期92-98,共7页
为了解决氢液化装置氦气压力调节系统超调量大、响应速度慢、调节时间长、控制参数无法在线整定等问题,针对系统具有非线性和时变性的特点,设计了基于模糊神经网络的PID控制器以及基于双曲正切函数的改进型激活函数。仿真结果表明:相比... 为了解决氢液化装置氦气压力调节系统超调量大、响应速度慢、调节时间长、控制参数无法在线整定等问题,针对系统具有非线性和时变性的特点,设计了基于模糊神经网络的PID控制器以及基于双曲正切函数的改进型激活函数。仿真结果表明:相比传统PID控制或模糊PID控制,采用模糊神经网络PID控制的系统动态性能显著改善,使得氢液化装置的氦气压力调节更加稳定可靠。 展开更多
关键词 氦气压力调节系统 模糊神经网络 pid控制 压力控制
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Application of PID Controller Based on BP Neural Network in Export Steam’s Temperature Control System 被引量:4
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作者 朱增辉 孙慧影 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2011年第1期84-87,共4页
By combining the Back-Propagation (BP) neural network with conventional proportional Integral Derivative (PID) controller, a new temperature control strategy of the export steam in supercritical electric power pla... By combining the Back-Propagation (BP) neural network with conventional proportional Integral Derivative (PID) controller, a new temperature control strategy of the export steam in supercritical electric power plant is put forward. This scheme can effectively overcome the large time delay, inertia of the export steam and the influencee of object in varying operational parameters. Thus excellent control quality is obtaitud. The present paper describes the development and application of neural network based controller to control the temperature of the boiler's export steam. Through simulation in various situations, it validates that the control quality of this control system is apparently superior to the conventional PID control system. 展开更多
关键词 pid controller based on BP neural network supercritical power unit export steam temperature large timedelay
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Decentralized PID neural network control for a quadrotor helicopter subjected to wind disturbance 被引量:10
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作者 陈彦民 何勇灵 周岷峰 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第1期168-179,共12页
A decentralized PID neural network(PIDNN) control scheme was proposed to a quadrotor helicopter subjected to wind disturbance. First, the dynamic model that considered the effect of wind disturbance was established vi... A decentralized PID neural network(PIDNN) control scheme was proposed to a quadrotor helicopter subjected to wind disturbance. First, the dynamic model that considered the effect of wind disturbance was established via Newton-Euler formalism.For quadrotor helicopter flying at low altitude in actual situation, it was more susceptible to be influenced by the turbulent wind field.Therefore, the turbulent wind field was generated according to Dryden model and taken into consideration as the disturbance source of quadrotor helicopter. Then, a nested loop control approach was proposed for the stabilization and navigation problems of the quadrotor subjected to wind disturbance. A decentralized PIDNN controller was designed for the inner loop to stabilize the attitude angle. A conventional PID controller was used for the outer loop in order to generate the reference path to inner loop. Moreover, the connective weights of the PIDNN were trained on-line by error back-propagation method. Furthermore, the initial connective weights were identified according to the principle of PID control theory and the appropriate learning rate was selected by discrete Lyapunov theory in order to ensure the stability. Finally, the simulation results demonstrate that the controller can effectively resist external wind disturbances, and presents good stability, maneuverability and robustness. 展开更多
关键词 quadrotor helicopter pid neural networkpidNN) turbulent wind field discrete Lyapunov theory
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基于神经网络-PID控制的水面无人艇控制系统设计 被引量:1
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作者 敖邦乾 姜孝均 +2 位作者 董泽芳 刘小雍 陈孝玉 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第7期1178-1184,共7页
为了提高在存在外界干扰和障碍物的环境下水面无人艇(unmannedsurfacevehicle,USV)控制系统的准确性和鲁棒性,提出了神经网络-PID控制算法。首先,使用人工势场法规划路径,得到一条从起点到终点的可行路径;然后,利用神经网络的自学习能... 为了提高在存在外界干扰和障碍物的环境下水面无人艇(unmannedsurfacevehicle,USV)控制系统的准确性和鲁棒性,提出了神经网络-PID控制算法。首先,使用人工势场法规划路径,得到一条从起点到终点的可行路径;然后,利用神经网络的自学习能力修正控制参数,实现控制参数的实时在线调节,精确调控USV沿着规划好的路径行进。在不同环境下进行仿真测试,仿真结果表明,与常规PID控制算法和模糊PID控制算法相比,所提算法降低了超调量和稳态误差,提高了控制系统的实时响应速度与USV的定位和航行精度。所提算法的抗干扰能力和控制精度优于与常规PID控制算法和模糊PID控制算法。 展开更多
关键词 USV 神经网络 pid控制 路径规划
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GA-BASED PID NEURAL NETWORK CONTROL FOR MAGNETIC BEARING SYSTEMS 被引量:2
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作者 LI Guodong ZHANG Qingchun LIANG Yingchun 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第2期56-59,共4页
In order to overcome the system non-linearity and uncertainty inherent in magnetic bearing systems, a GA(genetic algnrithm)-based PID neural network controller is designed and trained tO emulate the operation of a c... In order to overcome the system non-linearity and uncertainty inherent in magnetic bearing systems, a GA(genetic algnrithm)-based PID neural network controller is designed and trained tO emulate the operation of a complete system (magnetic bearing, controller, and power amplifiers). The feasibility of using a neural network to control nonlinear magnetic bearing systems with unknown dynamics is demonstrated. The key concept of the control scheme is to use GA to evaluate the candidate solutions (chromosomes), increase the generalization ability of PID neural network and avoid suffering from the local minima problem in network learning due to the use of gradient descent learning method. The simulation results show that the proposed architecture provides well robust performance and better reinforcement learning capability in controlling magnetic bearing systems. 展开更多
关键词 Magnetic bearing Non-linearity pid neural network Genetic algorithm Local minima Robust performance
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基于BP神经网络PID的节水灌溉施肥系统研究
15
作者 朱凤磊 张立新 +4 位作者 胡雪 李文春 王晓瑛 孟子皓 吴勋 《农机化研究》 北大核心 2024年第11期53-58,共6页
中国的化肥使用率常年居世界首位,且农业用水利用率较低,依靠个人经验的方法不仅造成了肥料和水资源的浪费,而且使当地生态环境也受到污染。由于管路运输等原因,节水灌溉施肥系统具有模型的时变性、非线性与时滞性的特点,普通控制器很... 中国的化肥使用率常年居世界首位,且农业用水利用率较低,依靠个人经验的方法不仅造成了肥料和水资源的浪费,而且使当地生态环境也受到污染。由于管路运输等原因,节水灌溉施肥系统具有模型的时变性、非线性与时滞性的特点,普通控制器很难对节水灌溉施肥系统的流量进行精准控制。针对上述问题,设计了一种基于BP神经网络PID的控制器,以期实现节水灌溉施肥系统对液体肥流量的精准控制;同时,与传统PID控制器进行对比,用MatLab软件进行仿真分析,得到阶跃响应曲线。研究结果表明:基于BP神经网络PID的控制器具有优异的控制效果,可以满足节水灌溉施肥系统精准控制的实际要求。 展开更多
关键词 灌溉施肥 神经网络 BP-pid 精准控制
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四旋翼无人机预设性能自适应PID控制
16
作者 王安琪 李俊丽 +1 位作者 夏国锋 陈河江 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期865-875,共11页
针对四旋翼飞行器在轨迹跟踪过程中存在建模误差和外界干扰问题,设计了一种双闭环控制系统。内环姿态环采用自适应PID算法,用滑模算法作为自适应机制,结合梯度下降法克服传统PID需要手动调节参数的问题,并用RBF神经网络消除滑模控制过... 针对四旋翼飞行器在轨迹跟踪过程中存在建模误差和外界干扰问题,设计了一种双闭环控制系统。内环姿态环采用自适应PID算法,用滑模算法作为自适应机制,结合梯度下降法克服传统PID需要手动调节参数的问题,并用RBF神经网络消除滑模控制过程中产生的抖振现象;外环位置环采用预设性能自适应PID算法,即在自适应PID算法的基础上加上预设性能控制,将误差用预设性能函数进行转换,使系统误差能够始终稳定在预设值,实现位置的快速跟踪;最后用Lyapunov函数证明系统的稳定性。从跟踪的快速性、稳定性和稳态性能方面,由仿真结果对比证明本文所设计的控制算法有很大的优越性,并能对不同形式的外部扰动表现出强抗干扰性。 展开更多
关键词 四旋翼 预设性能控制 自适应pid RBF神经网络 轨迹跟踪
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飞机起落架自适应模糊神经PID控制方法的研究
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作者 李明鹏 胡俊宏 智鑫 《机床与液压》 北大核心 2024年第1期51-58,共8页
针对传统PID控制与模糊PID控制的飞机起落架控制系统存在达不到理想控制精度以及控制速度的问题,提出一种基于模糊控制和神经网络的模糊神经PID控制算法。通过对起落架运动特点以及动力学相关的理论分析建立飞机起落架的运动模型,将此智... 针对传统PID控制与模糊PID控制的飞机起落架控制系统存在达不到理想控制精度以及控制速度的问题,提出一种基于模糊控制和神经网络的模糊神经PID控制算法。通过对起落架运动特点以及动力学相关的理论分析建立飞机起落架的运动模型,将此智能PID控制方法应用到飞机起落架的姿态控制系统中。利用MATLAB/Simulink软件进行仿真,并基于树莓派装置进行了起落架单腿实验。仿真和实验结果表明:模糊神经网络PID控制系统的响应速度和抗干扰能力相较于传统PID和模糊PID都有了较大的提升,系统稳定性更强。在飞机起落架控制系统中,应用模糊神经PID控制可进一步提升系统的响应速度,降低系统运动的惯性冲击,提高整体机构的稳定性。 展开更多
关键词 起落架 姿态控制 pid 模糊神经网络
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基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制研究
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作者 陈翰文 徐巧玉 +1 位作者 徐恺 张正 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第3期371-381,共11页
针对凿岩机械臂的电液比例系统位置控制精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID的电液比例系统位置控制方法。首先,在AMESim中搭建了阀控非对称液压缸的电液比例系统简化模型,设置了各个模块的参数;然后,利用MATLAB/Sim... 针对凿岩机械臂的电液比例系统位置控制精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID的电液比例系统位置控制方法。首先,在AMESim中搭建了阀控非对称液压缸的电液比例系统简化模型,设置了各个模块的参数;然后,利用MATLAB/Simulink搭建了系统闭环控制模型,通过不断更新RBF网络模型并修正PID参数,实现了基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制目的;结合AMESim搭建的电液比例系统模型和Simulink下搭建的控制器进行了联合仿真;最后,基于凿岩台车机械臂实验平台,进行了电液比例系统位置控制实验。仿真结果表明:在受到外部干扰的情况下,RBF神经网络整定PID控制系统能够在0.3 s内控制活塞杆重新运行至目标位置,平均响应时间为1.5 s,位置精度误差不超过5 mm。实验结果表明:与常规PID控制方法相比,RBF神经网络整定PID控制活塞杆位置精度误差降低了75%,位置精度误差在工程实际要求的10 mm范围以内,因此,RBF神经网络整定PID算法可以有效提高电液比例系统的位置控制精度,满足凿岩机械臂实际工作中对电液比例系统位置精度的控制要求。 展开更多
关键词 凿岩机械臂 径向基函数神经网络整定pid 电液比例系统位置控制精度 联合仿真 MATLAB/SIMULINK AMESIM
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基于PSO-BP模糊PID的变距取苗机构控制系统设计
19
作者 李润泽 王卫兵 李小军 《农机化研究》 北大核心 2025年第2期9-18,共10页
为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。... 为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。同时,为实现变距取苗机构的精确控制,提出了一种基于PSO-BP的模糊PID算法以提高控制精度,介绍了系统的结构与工作原理,并通过选型计算与分析建模建立了控制系统的数学模型。针对传统PID控制器稳定性差、响应速度慢等不足之处,利用PSO-BP模糊PID对控制器的参数进行在线调整,以满足控制过程中对参数的不同需求。仿真结果与试验数据的分析表明:在参数相同条件下,基于PSO-BP模糊PID控制系统系统稳定性更好、响应速度更快,具有良好的鲁棒性,提升取苗成功率的同时降低了基质损伤率,能够满足变距取苗机构高精度快速稳定控制的需求。 展开更多
关键词 变距取苗机构 PSO-BP神经网络 模糊pid算法 控制系统
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基于BSO改进模糊神经网络PID的管道压力控制策略研究
20
作者 张项飞 李敬兆 刘泽朝 《煤矿机械》 2024年第9期167-170,共4页
针对煤矿供水管道压力控制系统智能化程度低、人工操作实时性和准确性差等问题,设计了一种基于天牛群优化(BSO)改进模糊神经网络PID的管道压力控制策略。首先,基于BSO算法对PID控制器的初始参数进行参数迭代优化,找到最佳初始参数;其次... 针对煤矿供水管道压力控制系统智能化程度低、人工操作实时性和准确性差等问题,设计了一种基于天牛群优化(BSO)改进模糊神经网络PID的管道压力控制策略。首先,基于BSO算法对PID控制器的初始参数进行参数迭代优化,找到最佳初始参数;其次,通过模糊神经网络实现实际压力偏差值的模糊化、模糊推理等处理,实时调整PID控制参数;最后,PID控制器运算后得到的输出信号作用在执行机构上,实现电动阀门的智能化控制。实验结果表明,该控制策略响应速度更快,超调量更小,稳定性更强,满足阀门控制开度要求,提高了煤矿井下供水系统的智能化水平,达到了减人、降本增效的目的。 展开更多
关键词 BSO 模糊神经网络 pid 模糊推理
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