基于PLC的单神经元PID控制器的设计与实现

本文对于大滞后、时变和非线性的复杂系统,常规PID控制显得无能为力。将神经网络与常规PID控制相结合,构成单神经元自适应PID控制器。给出了基于PLC的单神经元PID控制系统结构,重点介绍了单神经元PID控制算法原理,并用结构控制语言编写了单神经元PID控制算法功能块,该控制功能块具有通用性且易于移植。经实例证明,与传统PID控制器相比较,单神经元PID控制器可以显著改善系统的性能。     

基于神经元PID的永磁无刷电机控制系统研究

针对高性能永磁无刷电机的伺服控制问题,对永磁无刷电机的物理结构、数学模型、工作原理进行了研究,介绍了永磁无刷电机控制系统的构成和传统PID控制器的工作原理,对基于传统PID控制器的无刷电机控制系统的不足进行了分析和归纳,提出了一种基于神经元PID的永磁无刷电机智能控制方法,阐述了神经元PID控制器特点,对神经元PID控制系统进行了算法设计和实现,将神经元PID控制器应用在永磁无刷电机速度环的控制中,利用神经元的自学习能力,可以进行控制参数的在线训练及实时整定,利用Matlab/Simulink分别对基于传统PID和基于神经元PID的永磁无刷电机控制系统进行了仿真和测试,并对比了两者仿真结果。研究结果表明,该系统能够提高无刷电机的响应速度和运行平滑性。     

单神经元PID在多电机控制中的应用

本文通过对多电机同步控制的原理及其特点分析,设计了具有自学习和自适应能力的单神经元PID同步控制器,建立了单神经元PID控制规则,提出了多电机同步控制的单神经元PID学习算法。系统仿真结果表明,运用单神经元自适应PID控制器能有效实现多电机同步控制,收敛速度较快,鲁棒性较好,且抗干扰能力强。最后,基于MCF5235微控制器,通过VxWorks实时嵌入式操作系统,应用于四轴同步控制系统,结果表明单神经元自适应PID同步控制器能大大增强系统的动态性能,有效缓解负载带来的同步误差,在相同扰动情况下,该方法能更好的使多电机以一定速度同步运行。     

风力发电机独立桨叶单神经元PID变距控制系统

变距系统是风力发电机组实现变距控制和安全刹车的关键机构,基于神经网络控制理论讨论了变距系统的单神经元PID控制方案。提出将神经网络理论结合传统PID控制机理,构成单神经元PID控制器,并应用于电动独立桨叶变距系统。通过在线边学习边控制的方式,解决了传统PID的不足,满足了风电机组的控制要求。仿真结果表明,该控制方法具有良好的自适性、稳定性和快速跟随性能,且系统鲁棒性优于传统双闭环控制。     

基于改进粒子群算法的无刷直流电机调速控制研究

无刷直流电机(BLDCM)是一变量多、存在强耦合关系的复杂非线性系统,用传统的PID控制方法寻找合适的PID参数十分困难,进而很难提高BLDCM系统的控制性能。针对这一问题,基于粒子群算法优良的寻优能力,提出一种改进粒子群算法的BLDCM自适应PID速度控制算法。该算法对PID控制器的参数进行自整定,提高了PID控制器适应外在变化的能力。经过仿真发现,经优化后的BLDCM系统具有很好的静、动态特性,转速响应快,抗负载扰动能力强。     

基于模糊PID的双闭环控制器设计

本文以锅炉蒸汽压力控制为例设计了一种基于模糊PID的双闭环控制器:外环采用模糊自适应的PID控制器,对蒸汽压力起主要控制作用;作为随动子系统,内环炉膛温度控制器可以提高系统的动态反应速度提高动态性能.通过仿真实验可以看出,相较传统的PID控制系统,该系统具有很好的相应速度和动态性能.     

空调用泵调速系统单神经元自适应PID控制

建立了空调循环泵系统电机简化模型，提出了采用不必基于模型的单神经元自适应PID控制。介绍了单神经元自适应PID控制器的结构和算法。仿真结果表明，单神经元自适应PID控制器较常规PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，对负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性，具有较好的跟踪效果。     

泵控马达调速系统单神经元PID控制参数优化的改进算法

针对常规PID控制的不足以及泵控马达调速系统动态性能差的特点，提出了一种基于单神经元的自适应PID控制器．并结合误差二次型最优控制理论对单神经元的性能指标进行改进，推导出相应的单神经元输入权值调整算法。仿真结果表明，改进的单神经元自适应PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，其控制效果明显优于常规的PID控制器，将其应用于泵控马达调速系统是行之有效的。     

变频泵控马达调速系统单神经元自适应PID控制

针对大惯性负截变频泵控马达调速系统动态性能差的特点，提出了采用不必基于模型的单神经元自适应PID控制。介绍了单神经元自适应PID控制器的结构和算法。仿真结果表明，单神经元自适应PID控制器较常规PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，对模型失配和负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性，而且不论是在加速段、等速段还是减速段，都具有较好的跟踪效果。     

基于改进单神经元PID算法的盾构推进速度控制

针对盾构推进速度控制中单神经元PID控制器比例系数无法实时调整的难题,引入模糊控制思想,设计了一种改进的单神经元自适应PID控制器。通过模糊控制规则对神经元比例系数进行在线修改,实现了比例系数的自适应调整。仿真结果表明改进的新型控制器提高了系统的快速性、鲁棒性。     

交流异步电机矢量控制滑模速度控制器设计

为了提高异步电动机调速系统的动态品质,在传统指数趋近率的基础上提出了一种新型趋近律,该方法能够根据系统状态距离平衡点的远近而自适应调整指数趋近律的收敛速度。为了提高系统的动态性能,将该趋近律算法引入到异步电机的速度控制器的设计中,提出了一种适用异步电机矢量控制系统的滑模速度控制器。与传统PI调节器进行了比较,仿真结果表明,该速度控制器能够有效地提高系统的静态、动态特性与鲁棒性。     

基于SIMULINK-S函数的联合站脱水单神经元PID仿真

集输联合站的油水分离是保证产出原油质量的关键工艺过程。该文在对油水分离沉降过程动态特性深入研究的基础之上,给出了其数学模型。单神经元PID控制具有自学习和自适应能力,在一定程度上解决了传统PID调节器不易在线实时整定参数的不足,提高了控制器对系统和环境变化的适应能力。 SIMULINK中可用S-Function方便灵活地构建各种自定义仿真模型。该文使用SIMULINK中的S-Function Builder模块以快速构建单神经元PID控制模块,并在SIMU-LINK中对单神经元PID控制方案进行了仿真研究,仿真结果表明该算法可获得更好的调节质量。     

基于单神经元自适应的 PWM 整流器控制方法研究

针对 PWM 整流器在传统双 PI 控制中存在非线性、高次谐波和抗扰性差等缺点,以三相电压型 PWM 整流器为研究对象,提出了一种单神经元自适应 PID 与传统 PI 复合的新型控制策略。以电压外环误差限作为调节器切换依据,在误差限值以上利用神经元自学习、自整定算法输出动态可变的 PID 参数调节电压,在误差限值以下采用 PI 调节器快速减小静差,同时在电流内环引入前馈解耦策略实现电压、电流双闭环控制。对系统进行了仿真实验,结果表明这种控制方法能有效改善电压的抗扰性和电流的跟随性,提升电能质量并减小谐波污染,系统动静态性能良好。     

单神经元PID在多电机同步控制中的应用

针对多电机同步控制系统在动载荷扰动情况下各电机之间的传动比会发生变化这一问题,设计了具有自学习和自适应能力的单神经元PID同步控制算法,建立了多电机同步控制系统的单神经元PID控制规则。系统仿真结果表明,运用单神经元自适应PID控制算法能有效实现多电机同步控制,该算法收敛速度较快,鲁棒性较好,具有较强的抗干扰能力。最后,将该控制算法应用于精梳机四轴同步控制系统,其结果表明单神经元自适应PID同步控制算法能大大增强系统的动态性能,有效缓解负载带来的同步误差。在相同扰动情况下,该方法能更好的使多电机以一定速度同步运行。     

粒子群优化变论域模糊PID控制在风电机组变桨距中的应用

风力发电机变桨距系统采用传统PID控制,不仅超调大、调节时间长、精度低,而且在超过额定风速时,风电机组的输出功率波动比较剧烈,误差较大。该文采用粒子群优化算法改进变论域模糊PID控制器,仿真结果表明:粒子群优化变论域的模糊PID控制器具有良好的动态性能及对风速扰动的鲁捧性,可以平稳地输出功率。     

基于遗传算法的无刷直流控制器的设计

针对传统PID控制的无刷直流电机调速系统整定不良﹑性能欠佳和对运行工况的适应性差的缺点,提出一种模糊PID与基因演算相结合的控制算法,对模糊控制规则进行优化,使其更加合理。依托TMS320F2812强大的软件处理能力和硬件支撑,应用于无刷直流电机调速控制系统中,并对转速和相电流进行了仿真验证。仿真实验表明,与传统的PID方法相比,有效地改善了系统的动静态性能。     

油茶果采摘机阀控液压马达模糊神经网络PID控制

推摇式油茶果采摘机在作业机构作业时,需要保证振动液压马达恒定转速输出,以保证油茶果能够顺利通过推摇振动从树枝脱落,对此,推导了推摇式油茶果采摘机阀控振动液压马达系统的状态空间方程,并在传统增量式PID控制原理的基础上设计了模糊径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络PID控制方法。采用MATLAB/Simulink仿真软件对液压系统在空载和5 s带载工况进行仿真,并与传统PID控制和模糊PID控制方法进行比较和分析。仿真结果显示,传统PID控制和模糊PID控制响应速度较慢、鲁棒性较差;而采用模糊RBF神经网络PID控制方法响应速度快、鲁棒性强,能够很好地满足振动液压马达恒定转速输出的要求,并且能够灵活地在线调整PID的3个参数,控制精度较高。     

桥式起重机的单神经元防摆控制系统

桥式起重机运行过程中的防摆控制是起重机控制的一个关键问题,许多学者对此进行了大量的研究。由于桥式起重机的数学模型具有不确定性的特点,常规的PID控制器不易在线调整,难以对摆角进行有效的控制。本文设计了一种基于单神经元控制器的起重机控制系统,利用2个单神经元控制器分别对小车的位置和摆角进行控制。仿真结果证明,该神经元控制器比PID控制器对于不同的绳长和载荷质量具有较好的自适应能力和鲁棒性。