Application of single neuron adaptive PID controller during the process of timber drying

The paper presents a method of using single neuron adaptive PID control for adjusting system or servo system to implement timber drying process control, which combines the thought of parameter adaptive PID control and the character of neural network on exactly describing nonlinear and uncertainty dynamic process organically. The method implements functions of adaptive and self-learning by adjusting weighting parameters. Adaptive neural network can make some output trail given hoping value to decouple in static state. The simulation result indicates the validity, veracity and robustness of the method used in the timber drying process

Application of Single Neuron Adaptive PID Regulators with Auto-tuning Gain in Industrial Parameter(Pressure)Closed-loop Process Control Systems

A type of single neuron adaptive PID regulator with auto-tuning gain is proposed and applied to the work control of fans, waterpumps and air-pressers etc. in Handan Iron & Steel Compel China. The robusthess of induStrial parameter closed-loop process controlsystems is improved, and the work quality of the systems bettered.

中频加热电源模糊自适应PID控制系统的设计与实现

针对中频感应加热电源控制系统存在着严重的非线性、参数时变性以及滞后性和惯性缺陷,同时考虑采用常规PID控制很难取得较好的控制效果,设计了一种模糊自适应PID控制系统。该系统结合模糊控制和常规PID控制两种算法的优势,利用模糊控制在线性整定和修改PID的控制参数,较好地解决了系统的存在问题,获得了良好的动态性能和静态性能。在分析模糊自适应PID控制算法的基础上,详细介绍了模糊化处理、模糊控制规则建立表以及模糊判决和决策表等,分别给出了模糊自适应PID控制参数在线整定程序流程,上位机程序的设计方法,系统硬件组成和工作原理,以及主要部件特性等。通过对系统MATLAB仿真分析,其结果表明:该系统与常规PID控制相比较,具有控制精度高、响应速度快、稳定性好的特点,明显改善了中频感应加热电源的控制效果,具有一定的推广价值。

基于模糊自适应PID控制的磨煤机系统

使用发电厂钢球磨煤机进行实验,收集相关数据,获取辨识结果,以其为研究对象,在MATLAB/Simulink平台上分别搭建磨煤机控制系统的PID控制和模糊自适应PID控制的仿真模型获取仿真效果图像。针对控制系统的强相关性,提出单位矩阵法对该系统进行动态解耦经解耦可获得三个单回路,为三个单回路分别建立控制系统,优化对磨煤机出口温度控制、入口负压控制以及负荷控制方案。仿真结果表明:模糊自适应PID控制能有效改善控制效果。

变速风力发电机组的模糊-单神经元PID控制

对风力发电机组的数学模型及常规PID控制器进行了分析设计,由于变速风力发电机组的转速变化范围很宽,表现出高度的非线性性和时变性,常规的PID控制器难以在全范围内得到理想的控制性能。为此,提出采用单神经元智能控制器来替代常规的PID控制器,以改善机组控制性能。在分析单神经元控制器的结构和控制原理基础上,为了进一步提高单神经元控制器的动静态性能,引入了模糊控技术,实现了单神经元控制器输出增益的参数自整定。在仿真基础上,建立了一套完整的实验系统,对几种控制方法进行了实验研究。仿真和实验结果表明,基于模糊自整定的单神经元控制器可有效地改善风力发电机组的控制性能,具有较强的自适应能力和鲁棒性。

自动离合器位置跟踪神经元自适应PID控制

针对自动离合器位置难以准确快速跟踪控制的问题,在采用蜗卷弹簧作为补偿装置改善驱动机构性能基础上,设计了一种具有前馈作用的增益可调神经元自适应PID控制器,利用前馈控制加快控制器的响应速度,利用神经元的自学习功能实现权值的自动调整,采用PSD算法实现增益的自动调整。实验结果表明,与常规控制器相比,该控制器用于离合器位置跟踪控制动、静态误差小,能够适应离合器负荷和目标接合速度的非线性变化,具有较好的鲁棒性,能够满足离合器位置跟踪控制要求。

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。

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．

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。

基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制

在分析单神经元PID特性的基础上,设计了基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制器。该控制器通过神经元的自学习,对传统PID控制器的比例、积分、微分系数进行在线调整,实现了挖掘机功率匹配自适应控制。仿真结果显示单神经元PID自适应控制器具有较强的鲁棒性。

拖拉机电液悬挂系统模糊PID自适应控制方法

将模糊PID自适应控制方法应用到拖拉机电液悬挂系统控制中。根据系统特性,设计了模糊PID自适应控制器,建立了电液悬挂系统模型,并与普通PID控制方法进行了牵引力控制、位置控制性能仿真分析。搭建了试验台对电液悬挂系统进行田间试验。试验结果表明,采用模糊PID自适应控制以后,电液悬挂系统设定耕深由0.1 m阶跃至0.3 m时,系统过渡过程时间为4 s,无超调量;设定牵引力由3 kN阶跃至7 kN时,系统过渡过程时间为5 s,系统超调量为25%。

模糊自适应PID控制器在太阳能干燥温度控制中的应用

基于中国农村对特色农副产品干燥设备的需求现状,设计了一种热能辅助型太阳能箱式干燥器。该装置由干燥箱、热风炉和循环系统构成。针对太阳能辅助热能干燥过程参数时变性和模型不确定性设计了一种基于模糊推理的参数自适应P ID控制器。仿真结果表明,该控制器具有理想的动态和稳态以及抗干扰性能,超调量、过渡过程时间等控制性能指标优于传统P ID控制器,能够满足太阳能干燥系统对参数控制的要求。

基于单神经元PID控制器的闭环控制系统

目的 解决传统PID控制器对时变系统控制能力不强的弊病。方法 利用神经网络理论与传统PID控制理论相结合。结果 设计了一种单神经元PID控制器,将其应用于被控制对象是快时变和慢时变的两类闭环控制系统。结论 实验证明这种单神经元PID控制器通过在线边学习边控制的方式,实现了实时控制。

模糊自适应PID控制在过程控制实验系统上的应用

简单介绍了常规比例、积分、微分（PID）控制的优缺点和模糊控制的基本原理,介绍了模糊自适应PID控制的系统结构,针对过程控制装置中的双水箱液位系统,主调节器采用模糊自适应PID控制,副调节器采用比例积分调节器的串级控制系统对水箱液位控制。基于Matlab仿真和MCGS组态软件,对模糊PID控制进行研究。试验结果表明,模糊PID具有比常规PID更好的控制效果。此结果对于过程控制的理论研究和工程应用具有较好的参考价值。

基于模型参考的自适应PID控制器

提出了一种基于模型参考的自适应 PID控制器 ,通过引入一自适应误差信号 ,根据模型参考自适应控制原理的方法 ,推导了 PID参数整定的自适应率 .仿真结果表明 ,该控制器与典型的PID控制器相比 ,显著提高了系统的动态响应性能 ,系统输出能够很好地跟踪参考模型的输出 ,具有一定的抗干扰性 。

喷涂机器人关节的PID自适应模型

针对喷涂机器人各关节传递函数的时变性,建立了一种比例积分微分(PID)控制器参数自整定模型.首先,对喷涂机器人进行动力学分析,应用数值法简化关节动力学方程,建立各关节的传递函数;在此基础上,通过试验,设计在不同位置的PID控制器,获取相应的PID参数,并应用最小二乘法建立PID参数与关节转角位置的数学模型;最终利用该模型设计了下一时刻关节的PID控制器,并进行了仿真试验.结果表明,基于该模型设计的PID控制器响应速度快,机器人的位置精度小于±0.1mm,基本可满足喷涂作业要求.

模糊自适应PID炉温控制系统的设计

电阻炉温度系统具有非线性、大惯性、大滞后等特点,炉温要求有一定的稳定性,使用基于偏差的比例积分微分(PID)控制器,适应性差,控制效果不够理想。采用模糊算法与PID控制相结合的自适应PID控制,利用计算机把人对系统的调整经验形式化、模型化,构成查询表,根据系统当前的误差和误差变化率,运用模糊推理和决策,实现PID参数自整定,提高控制精度。基于Matlab平台构建炉温控制系统仿真电路,仿真结果表明:模糊自适应PID控制具有PID控制的优点,同时鲁棒性和抗干扰性明显优于PID控制,且超调量小,动、静态性能良好,响应时间短,验证了算法的可行性和优越性。

单参数PID的Hebb学习控制

基于模型的设计方法可以获得较为满意的控制性能,但这种方法在设计难以建模或模型时变的系统时会遇到很多困难。本文对简化的Z-N方法进行了根轨迹分析,表明:对于常见的过程控制对象,基于简化Z-N方法整定的单参数单神经元PID存在使系统稳定的可行性解。利用人工神经网络的Hebb学习规则对PID增益进行学习,可以实现常见工业过程的无模型自适应控制。与其他单神经元PID相比,PID调整参数少。仿真和实验表明,本文算法可以获得较好的仿真效果,具有满意的实验性能指标。

基于神经元自适应PID的STATCOM直接电压控制方法

根据配电网无功功率补偿的工程要求,提出了一种静止同步补偿器(STATCOM)电压控制的新方法——基于神经元自适应PID的直接电压控制。该方法利用瞬时功率平衡的思想,通过简单的代数运算获取电压指令信号,基于该控制方法,STATCOM能够维持公共连接点电压稳定在给定值附近,而且该控制方法具有对主要参数扰动的鲁棒性。仿真和试验结果表明了该控制方法的有效性。

模糊PID控制器在穿梭车控制系统的应用

针对传统PID控制器参数整定不良、适应性差、控制精度不理想的现状,提出了动态过程中参数自适应的模糊PID控制系统。根据穿梭车所用直流伺服电机参数及穿梭车负载状况,建立穿梭车控制系统简化数学模型。使用Matab的Simulnk工具箱对穿梭车控制系统进行仿真研究。由仿真结果可知,采用自适应模糊PID控制器,控制系统调整时间变短,响应速度更快,具有较好的鲁棒特性。利用仿真得出的模糊控制规则表于穿梭车控制系统中进行在线PID自整定,应用表明,使用自适应模糊PID控制器可有效减小超调量,加快控制系统的调整时间,达到了良好的实际控制效果。仿真与实验结果表明自适应模糊PID控制器具有动态响应快、超调量小和抗干扰能力强等优点,是一种更加有效的控制策略。