MATLAB环境下的单神经元自适应实时控制系统

利用神经元模型和自学习功能构成自适应PID控制器,在Matlab实时开发环境xPCTarget下建立液位实时控制系统。给出了单神经元自适应PID控制器的结构和控制算法,介绍了基于xPCTarget的快速原型设计方法,即通过拖拉Simulink模块搭建被控对象的实时原型,同时以神经元自适应PID控制器完成系统的实时控制。为检验控制效果还采用了PID控制器进行液位实时控制。最终结果表明:单神经元自适应控制能克服传统PID控制器不稳定的缺点,使系统具有较好的稳定性。

PEMFC阴极系统的混合智能PID解耦控制器设计

60 kW PEM FC发电系统要求安全性、可靠性和持久性,理想的电堆湿度和压力控制很重要。在电堆阴极系统的动态仿真和分析基础上,针对系统强非线性动态耦合的特点和控制要求,设计了阴极湿度和压力的混合智能PID解耦控制器。系统实时控制的仿真实验结果说明,利用带二次型性能指标的单神经元PI控制器,调节空气增湿器水泵的注入水流量来控制阴极湿度,控制结果快速而且稳定。以对角回归神经网络(diagonalrecurrentneuralnetw ork,DRNN)动态辨识为基础的增量式PID控制器,调节空压机送往电堆阴极的空气流量,使阴极压力的控制更加稳定和精确。两个控制器的良好配合不仅能够克服系统的非线性动态和耦合特性,而且能够克服系统负载的实时功率需求的影响。

基于动态神经网络的PID参数整定与实时控制

提出了一种基于对角回归神经网络的PID控制器结构,给出了PID参数在线自整定的学习控制算法。为检验控制效果同时还使用了静态BP网络来整定PID参数,并在Matlab环境下,分别建立了基于对角回归神经网络和BP网络的液位实时控制系统。实际的控制效果说明,基于动态网络的PID控制器工作稳定,具有较好的鲁棒性。

DSP与SED1335的接口设计及控制实现

DSP是一种高性能的数字信号处理器,具有快速的计算能力和强大的信息处理能力。针对液晶显示控制系统中遇到的大量实时数据的高速传输问题,文中介绍了一种基于高速DSP控制液晶显示的方法。首先介绍了TMS320F240DSP的主要特点及SED1335液晶显示控制器的原理与使用,然后在此基础上讨论了DSP与液晶显示屏之间采用数字I/O口模拟时序的硬件接口设计方案,给出了具体的软件实现方法,最终实现了DSP与液晶显示控制器SED1335的良好接口,并在实际系统应用中取得了成功。

面向控制的分数阶微分模型的快速数值计算

求解分数阶控制系统的关键在于如何快速精确地计算分数阶微分.针对短记忆法和变步长记忆法的计算精度和计算复杂性顾此失彼的矛盾,本文提出了一种恒权重记忆法,它不舍弃历史数据,而是采用常值权重后全部记忆.在每个后继的采样周期,只需把新的数据简单叠加到历史数据上来考虑,从而极大地提高了计算精度和降低了计算复杂性,且有效地化解了两者之间的矛盾.数值结果表明恒权重记忆法在分数阶控制系统设计中的可行性和优越性.