主动磁悬浮轴承的神经网络自适应稳定性控制

针对主动磁悬浮轴承本质非线性和开环不稳定的系统特征,设计了一种BP神经网络自适应PID控制器。该控制器采用改进的BP神经网络PID控制算法,通过BP神经网络的自学习和权值调整寻找最优的PID参数,克服了常规PID控制参数整定困难的缺陷,实现了系统的自适应控制。通过MATLAB/Simulink环境和S-Function模块建立了主动磁悬浮轴承控制系统模型,并进行了系统仿真实验,结果表明,BP神经网络自适应PID控制系统响应速度更快,具有更好的动态性能和稳态性能。     

BP神经网络PID控制在空调系统中的应用

针对空调房间这样一个多干扰、大惯性、高度非线性系统控制性能优化较困难,传统的控制策略不但在控制精度、灵敏度以及系统稳定性上存在缺馅,而且能耗大.为了提高空调制冷和供暖效果,提出一种新的基于BP神经网络的PID控制方案,通过BP算法修正BP网络自身权系数,实现了PID控制器参数的在线调整.仿真结果显示BP神经网络PID控制系统比单纯的BP神经网络或PID控制系统建模时间短,系统更稳定,超调量更小,更适合应用于复杂的空调系统控制中.     

清洗机器人自适应PID控制研究

对于清洗机器人这样一个复杂的非线性、时变系统,常规PID控制方法难以达到满意的控制效果.提出了一种BP神经网络与常规PID(比例、积分、微分)控制相结合的智能控制方法,利用辨识网络逼近被控系统获得BP神经网络学习所需梯度信息,从而实现PID控制参数的在线调整,以适应控制系统的动态变化.对系统辨识模型进行了正弦输入下的逼近仿真;在对建立的运动学模型经离散化处理,得到其传递函数的基础上,对控制系统进行的角阶跃输入响应进行了对比仿真分析.仿真结果表明,辨识模型能很好的逼近被控对象,基于BP神经网络的自适应PID控制方法在解决清洗机器人控制问题时,提高了控制的响应时效,增强了系统的稳定性,获得了比传统PID控制更好的控制品质.     

基于神经网络PID控制的变频恒压供水系统

针对目前变频恒压供水系统中控制对象非线性和时变性的特点,提出一种基于BP神经网络的PID控制方案。通过BP神经网络的自学习和权值调整,进而获得最优控制性能的PID控制参数。仿真结果表明,与经典PID控制方法相比,该方法提高了系统的控制精度,具有较好的鲁棒性和自适应性,使得系统输出水压恒定,且具有节能效果。     

纸浆浓度控制系统的仿真研究

研究纸浆浓度控制问题,针对纸浆浓度控制系统存在的大滞后、非线性和时变性等特点,常规的PID控制器很难达到理想的控制效果。为了改善纸浆浓度控制系统性能,提出了BP神经网络和将神经网络与PID控制规律融为一体的PID神经网络(PIDNN)两种控制方案。通过对纸浆浓度模型辨识和控制问题的分析,应用BP和PIDNN进行了仿真比较研究。结果表明,BP和PIDNN仿真效果都比较理想,但BP网络结构复杂,参数难以调整;用PIDNN方法既具有常规PID控制器结构简单、参数物理意义明确的优点,又具有神经网络自学习、自适应之能力,满足实时控制的要求,对于复杂系统是一种实用而简便的控制方法。     

不确定时滞系统的模糊神经网络自适应PID控制

对于不确定时滞对象，提出了一种模糊神经网络自适应调整PID参数的控制方法，利用模糊逻辑实现了模糊化，利用多层BP神经网络来实现模糊推理。该网络通过学习并记忆PID参数调整规则，实现了在线调整PID参数。通过对一类不确定时滞系统的仿真，验证了该方法具有较好的控制效果。     

基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制

针对矿井提升机系统故障时动态性能难以用传统的解析方法获得的问题,提出了一种基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制方法。该方法通过BP神经网络在线学习跟踪提升机系统的动态特性来预测系统输出值,并应用自适应控制中的自校正PID构建容错控制器,实现提升机系统故障下的稳定容错控制。仿真结果表明,该方法在提升机系统故障情况下能迅速跟踪系统故障状态,在线调整PID参数,快速恢复系统性能。     

基于BP神经网络整定的PID控制

为了改善传统PID控制器的控制效果，采用BP神经网络对PID参数进行自整定，并对该系统进行了仿真分析。仿真结果表明，采用BP神经网络整定的PID控制器具有良好的控制品质。     

基于BP神经网络的PID控制方法的研究

本文提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法,充分利用BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,这种PID控制方法能学习和适应严重不确定系统的动态特性。文中采用三层前向网络,动态BP算法,达到了在线实时控制的目的,显示了BP神经网络的PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决高度非线性和严重不确定系统方面的潜能。计算机仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制较常规的PID控制具有更好的鲁棒性和自适应性,能取得良好的控制效果。     

基于BP神经网络的PID控制研究

PID控制算法是工业控制领域中应用广泛的控制算法,但在实际应用中其参数整定问题一直是一个尚未很好解决的难点.为了解决控制参数整定,改善系统性能,利用BP神经网络技术应用到PID控制器中.通过建立三层神经网络模型,在控制过程中按照梯度下降法修正神经网络的权系数,实现PID神经网络的自学习和逼近任意函数的功能,在控制过程中根据变化实时调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定.仿真结果表明,引入了BP神经网络的PID控制系统,提高了动态性能,增强系统稳定性和快速性,并获得更好的控制效果.