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Application of Neural network PID Controller in Constant Temper-ature and Constant Liquid-level System 被引量:11
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作者 (College of information and control engineering, University of Petroleum, Dongying 257061, China) Chen Guochu Hao Ninmei Liu Xianguang(College of electricity engineering, University of Xi ’ an Communication, Xi’ an 710049, China) Zhang Lin (Workshop of Instrument of Plastic Plant, Qilu Petrochemical Corp., Zibo 255411, China) Wang Junhong 《微计算机信息》 2003年第1期23-24,42,共3页
Guided by the principle of neural network, an intelligent PID controller based on neural network is devised and applied to control of constant temperature and constant liquidlevel system. The experiment results show t... Guided by the principle of neural network, an intelligent PID controller based on neural network is devised and applied to control of constant temperature and constant liquidlevel system. The experiment results show that this controller has high accuracy and strong robustness and good characters. 展开更多
关键词 pid控制器 神经网络 pid控制 恒温恒液位系统
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Nonlinear Decoupling PID Control Using Neural Networks and Multiple Models 被引量:8
2
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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Application of PID Controller Based on BP Neural Network in Export Steam’s Temperature Control System 被引量:4
3
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 plant is put... 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 influence of object in varying operational parameters.Thus excellent control quality is obtained.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 温度控制系统 BP神经网络 pid控制器 蒸汽温度 出口 应用 pid控制系统 比例积分微分
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Adaptive Server Load Balancing in SDN Using PID Neural Network Controller
4
作者 R.Malavika M.L.Valarmathi 《Computer Systems Science & Engineering》 SCIE EI 2022年第7期229-243,共15页
Web service applications are increasing tremendously in support of high-level businesses.There must be a need of better server load balancing mechanism for improving the performance of web services in business.Though ... Web service applications are increasing tremendously in support of high-level businesses.There must be a need of better server load balancing mechanism for improving the performance of web services in business.Though many load balancing methods exist,there is still a need for sophisticated load bal-ancing mechanism for not letting the clients to get frustrated.In this work,the ser-ver with minimum response time and the server having less traffic volume were selected for the aimed server to process the forthcoming requests.The Servers are probed with adaptive control of time with two thresholds L and U to indicate the status of server load in terms of response time difference as low,medium and high load by the load balancing application.Fetching the real time responses of entire servers in the server farm is a key component of this intelligent Load balancing system.Many Load Balancing schemes are based on the graded thresholds,because the exact information about the networkflux is difficult to obtain.Using two thresholds L and U,it is possible to indicate the load on particular server as low,medium or high depending on the Maximum response time difference of the servers present in the server farm which is below L,between L and U or above U respectively.However,the existing works of load balancing in the server farm incorporatefixed time to measure real time response time,which in general are not optimal for all traffic conditions.Therefore,an algorithm based on Propor-tional Integration and Derivative neural network controller was designed with two thresholds for tuning the timing to probe the server for near optimal perfor-mance.The emulation results has shown a significant gain in the performance by tuning the threshold time.In addition to that,tuning algorithm is implemented in conjunction with Load Balancing scheme which does not tune thefixed time slots. 展开更多
关键词 Software defined networks pid neural network controller closed loop control theory server load balancing server response time
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Research on the controller of an arc welding process based on a PID neural network
5
作者 Kuanfang HE Shisheng HUANG 《控制理论与应用(英文版)》 EI 2008年第3期327-329,共3页
A controller based on a PID neural network (PIDNN) is proposed for an arc welding power source whose output characteristic in responding to a given value is quickly and intelligently controlled in the welding proces... A controller based on a PID neural network (PIDNN) is proposed for an arc welding power source whose output characteristic in responding to a given value is quickly and intelligently controlled in the welding process. The new method syncretizes the PID control strategy and neural network to control the welding process intelligently, so it has the merit of PID control rules and the trait of better information disposal ability of the neural network. The results of simulation show that the controller has the properties of quick response, low overshoot, quick convergence and good stable accuracy, which meet the requirements for control of the welding process. 展开更多
关键词 Welding process Characteristic of output pid neural network controlLER
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The study of film tension control system based on RBF neural network and PID
6
作者 Jia Chunying Ding Zhigang Chen Yuchen 《International English Education Research》 2014年第8期82-85,共4页
关键词 RBF神经网络 张力控制系统 pid控制 薄膜 增量式pid算法 BOPP生产线 MATLAB软件 双向拉伸聚丙烯
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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:1
7
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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基于模糊神经网络的氢液化氦气压力PID控制
8
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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基于PSO改进BP算法的直流电子负载PID控制仿真
9
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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Non-Minimum Phase Nonlinear System Predictive Control Based on Local Recurrent Neural Networks 被引量:2
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作者 张燕 陈增强 袁著祉 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2003年第1期70-73,共4页
After a recursive multi-step-ahead predictor for nonlinear systems based on local recurrent neural networks is introduced, an intelligent FID controller is adopted to correct the errors including identified model erro... After a recursive multi-step-ahead predictor for nonlinear systems based on local recurrent neural networks is introduced, an intelligent FID controller is adopted to correct the errors including identified model errors and accumulated errors produced in the recursive process. Characterized by predictive control, this method can achieve a good control accuracy and has good robustness. A simulation study shows that this control algorithm is very effective. 展开更多
关键词 Multi-step-ahead predictive control Recurrent neural networks Intelligent pid control.
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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
11
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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薄膜复合粘接工艺的PID控制优化分析
12
作者 赵向杰 尹培丽 《粘接》 CAS 2024年第2期9-12,共4页
为块状物薄膜复合粘接工艺提供精确可靠的控制方案,根据不同薄膜复合粘接工艺进行分析得到电机控制特征,并与传统的控制方法进行控制效率对比,对茶砖薄膜复合粘接的步骤加以确定并使用PLC实现粘接系统控制,通过PID策略分析和MATLAB仿真... 为块状物薄膜复合粘接工艺提供精确可靠的控制方案,根据不同薄膜复合粘接工艺进行分析得到电机控制特征,并与传统的控制方法进行控制效率对比,对茶砖薄膜复合粘接的步骤加以确定并使用PLC实现粘接系统控制,通过PID策略分析和MATLAB仿真后,选择得到块状物粘接控制方案,粘接过程中的各阶段的阶跃响应曲线,下料时间有效缩短为其定重时间的80%以上,并缩短原有下料时间25%-34%。通过使用合适的PID控制方案有效地优化了原有粘接工艺,为实际应用于相关生产过程中提供科学的理论支持。 展开更多
关键词 块状物粘接 pid控制策略 软硬件设计 阶跃响应曲线
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干涉式闭环光纤陀螺仪的PSO-PID控制优化方法
13
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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单神经元PID控制仿真与实现研究
14
作者 鲁博 张寿明 +1 位作者 冯欣怡 郭英英 《工业仪表与自动化装置》 2024年第1期3-8,共6页
经典PID控制参数整定方法繁琐并且容易对设备造成损伤,此外,当系统对象存在非线性、环境变化或者其他因素时,系统的稳定性和响应速度也会受到一定的影响。为了解决这些问题,该文引入神经网络与PID控制方法相结合,控制对象选择双容水箱,... 经典PID控制参数整定方法繁琐并且容易对设备造成损伤,此外,当系统对象存在非线性、环境变化或者其他因素时,系统的稳定性和响应速度也会受到一定的影响。为了解决这些问题,该文引入神经网络与PID控制方法相结合,控制对象选择双容水箱,对系统进行多次仿真、对比,然后提出神经网络控制仿真参数设置方法,进而将神经网络PID控制算法应用于实际控制系统中,实验证明该创新方案不仅解决了PID控制方法存在的问题,还找到了一个低成本的升级方案,为控制系统提供了重要的技术支持。 展开更多
关键词 pid控制 神经网络 智能 低成本
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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
15
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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飞机起落架自适应模糊神经PID控制方法的研究
16
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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基于神经网络-PID控制的水面无人艇控制系统设计
17
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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基于BP神经网络PID的中子发生器离子源阳极电流控制研究
18
作者 方宁 董翔 +1 位作者 梁参军 郝丽娟 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2024年第1期94-100,共7页
本文将BP神经网络算法与PID控制结合,优化了中子发生器控制离子源阳极电流PID调节过程,实现了控制器自适应整定,提升了控制效果。基于离子源阳极电流控制模型改进了PID算法,通过MATLAB/Simulink软件对两种算法进行仿真并对比分析。通过L... 本文将BP神经网络算法与PID控制结合,优化了中子发生器控制离子源阳极电流PID调节过程,实现了控制器自适应整定,提升了控制效果。基于离子源阳极电流控制模型改进了PID算法,通过MATLAB/Simulink软件对两种算法进行仿真并对比分析。通过LabVIEW控制并采集离子源阳极电流值,使用改进后的BP神经网络PID算法控制程序进行实验。经实验表明,BP神经网络PID对离子源阳极电流控制能够实现参数的自适应整定,相比传统PID控制器超调量更小、响应速度更快,提高了中子发生器的控制稳定性。 展开更多
关键词 中子发生器 离子源 BP神经网络 pid控制器
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A Novel Adaptive Neural Network Compensator as Applied to Position Control of a Pneumatic System 被引量:1
19
作者 Behrad Dehghan Sasan Taghizadeh +1 位作者 Brian Surgenor Mohammed Abu-Mallouh 《Intelligent Control and Automation》 2011年第4期388-395,共8页
Considerable research has been conducted on the control of pneumatic systems. However, nonlinearities continue to limit their performance. To compensate, advanced nonlinear and adaptive control strategies can be used.... Considerable research has been conducted on the control of pneumatic systems. However, nonlinearities continue to limit their performance. To compensate, advanced nonlinear and adaptive control strategies can be used. But the more successful advanced strategies typically need a mathematical model of the system to be controlled. The advantage of neural networks is that they do not require a model. This paper reports on a study whose objective is to explore the potential of a novel adaptive on-line neural network compensator (ANNC) for the position control of a pneumatic gantry robot. It was found that by combining ANNC with a traditional PID controller, tracking performance could be improved on the order of 45% to 70%. This level of performance was achieved after careful tuning of both the ANNC and PID components. The paper sets out to document the ANNC algorithm, the adopted tuning procedure, and presents experimental results that illustrate the adaptive nature of NN and confirms the performance achievable with ANNC. A major contribution is demonstration that tuning of ANNC requires no more effort than the tuning of PID. 展开更多
关键词 GANTRY ROBOT Servopneumatics neural networks Adaptive control pid control
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四旋翼无人机预设性能自适应PID控制
20
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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