隐式多变量广义自校正控制器

本文提出了具有在线选择加权阵的两种多变量自校正控制器.加权阵的在线选择和自校 正控制算法都采用隐式方案来实现.本文还证明了该自校正控制器具有全局收敛性.     

空调蒸发器的自适应预测控制策略

针对空调蒸发器运行状态,提出一种基于模糊神经模型的自适应单神经元预测控制器,该控制器具有结构简单、易于操作、控制器参数可在线调节的特点.离线建立空调蒸发器的模糊神经模型,再利用模型的梯度信息在线调节单神经元控制器参数,使控制系统较快地趋于稳定.仿真结果表明,提出的自适应单神经元预测控制器具有较好的动态性能和稳态性能,并能够成功地应用到空调蒸发器的控制中.     

基于神经网络Smith预估器的预测控制

针对非线性系统时滞问题,给出了一种新型的单神经元Smith预测控制算法.神经网络的预测控制器由不完全微分的单神经元自适应PID控制器和神经网络的Smith预估器组成.预估器对输出进行多步预测,控制器超前动作以消除时滞对系统的影响.不完全微分的单神经元自适应PID控制器通过改进的Hebb学习规则实现其权值调节,通过权系数的在线调整实现自适应控制.仿真实验证明了该方法具有较快的响应速度和较好的响应性能.     

基于PID神经元多层网络的多变量解耦控制系统

针对多变量系统控制的特点和要求,建立了一种新的多层神经网络,其隐层神经元分别具有比例、积分和微分特性,网络同时具有PID控制规律和神经网络的优点.仿真结果表明,其构成的神经PID网络多变量控制器具有很强的自学习功能和自适应解耦能力.     

空调蒸发器的自适应预测控制策略

针对空调蒸发器运行状态,提出一种基于模糊神经模型的自适应单神经元预测控制器,该控制器具有结构简单、易于操作、控制器参数可在线调节的特点。离线建立空调蒸发器的模糊神经模型,再利用模型的梯度信息在线调节单神经元控制器参数,使控制系统较快地趋于稳定。仿真结果表明,提出的自适应单神经元预测控制器具有较好的动态性能和稳态性能,并能够成功地应用到空调蒸发器的控制中。     

RBF网络在线辨识的神经元控制

提出了一种基于RBF网络在线辨识的单神经元PID自适应控制方法。介绍了RBF网络在线辨识、单神经元PID控制器和控制算法。仿真和应用结果表明，该方法比常规PID控制具有调节速度快、超调小等特点。     

一种多变量隐式极点配置自校正控制器及其应用A

本文提出了一种极点配置自校正控制器.该控制器不仅能控制开环不稳定或非最小相位 系统,而且能控制具有任意、未知或变化传输延时结构的多变量系统.该控制器采用隐式方式 来实现即利用输入输出数据直接辨识控制器的参数.这样不仅避免在线解矩阵方程,而且增 加算法的鲁棒性.仿真和实时控制多变量电加热系统的结果表明该控制器具有好的控制性能.     

具有时滞和干扰的多变量系统预测函数控制方法的研究

提出了一种新的多变量系统预测函数控制算法,该方法可以适用于具有时滞和外部干扰的多变量系统。利用该控制算法可得到一个解析的控制量计算方程,其中各个控制器参数均可离线计算,因此在线时算法简单,计算量小,可以广泛用于解决各种快、慢速对象的控制问题。仿真结果表明该多变量预测函数控制律具有克服干扰和时滞、跟踪性能好、控制精度高等特点。     

一类基于Smith预估器的神经元控制器的实现研究

本文提出一种基于Smith预估器的神经元控制器的实现方法,该神经元控制器的控制算法是不完全微分先行PID控制.利用MATLAB仿真软件对该控制器在电加热炉中的应用进行仿真研究.仿真结果表明,该控制器具有Smith预估控制和神经元控制的优点.     

一种用于过程控制的神经网络自适应控制器的研究

针对复杂工业过程对象可能存在结构和参数变化的特点，提出了一种基于神经网络控制器，利用改进的算法在线修正权值。该控制器不依赖于对象的数学模型，可适用于变阶、变结构参数、多变量等场合。仿真结果显示，该控制器具有良好的控制特性和鲁棒性，并且可对多变量系统进行有效的解耦和控制，且控制器结构简单，易于实现，具有明显的工程应用价值。     

一种基于H∞与PID混合控制的速度控制器设计

以PID为核心的速度控制系统易受到参数摄动以及外部扰动的影响,鲁棒性较差。针对这点不足,以某型飞机的数学模型为基础,提出了基于H∞与PID混合控制的速度控制器设计方法,以鲁棒控制姿态,实现内回路的设计,以PID控制速度,实现外回路的设计。在参数摄动情况下,将混合控制器与单纯PID控制器的控制效果进行对比评估,仿真结果表明所设计控制器性能满足要求,且比单纯的PID控制器具有更好的鲁棒性。     

神经网络PID工业温度控制系统研究

本文介绍了一种神经网络PID控制器,并将它与传统PID控制器、模糊控制器和神经网络控制器进行比较。神经网络PID控制器综合了PID控制器和神经网络控制器的优点并弥补了它们各自的不足之处。通过上述各种控制器在工业温度控制系统的仿真研究表明,神经网络PID控制器具有超调小,过度时间短,控制精度高的优点,对大滞后的温度控制系统有很好的控制效果。     

基于BP神经网络的PID控制器在温控系统中的应用

工业中的温控对象普遍具有大时滞、非线性和时变性等特点,采用传统的PID控制器难以取得满意的效果。基于BP神经网络的PID控制器具有逼近任意非线性函数的能力,能实现对PID控制器的参数Kp,KI,KD的实时在线整定,使系统具有更好的鲁棒性和自适应性,其输出也可以通过在线调整达到预期的控制精度,适用于温控系统。实验结果表明,该控制器具有抗干扰能力强、鲁棒性好等特点。     

模糊自校正控制器在多温区温度控制系统中的应用

本文介绍了一种模糊自校正控制器，它能对一个系统中不同温区的温度进行精确控制。作者给出了该模糊控制系统的结构，着重讨论了补偿系数与调整因子的计算与确定方法。实验表明，该控制器具有良好的自适应性和动、静态特性。     

基于TS-PID的单级小车倒立摆控制系统

提出了利用TS-PID对单级小车倒立摆进行控制的方法,并且对TS-PID控制器进行了简要的理论分析,最后利用mat-lab的simulink工具对该控制系统进行了仿真,其结果表明该控制方法可行且效果明显。TS-PID控制器综合了模糊控制及PID控制的优点,具有结构简单、易于实现以及具有较强的适应性和鲁棒性,并且可以获得良好的动态性能和稳态性能。     

带仿人智能积分的模糊控制器

对大时滞、非线性等难以建立精确数学模型的复杂系统，应用模糊控制理论，同时在传统的二维模糊控制器中引入仿人智能积分，克服传统二维模糊控制器的缺点，达到满意的控制效果。     

双闭环控制在熔体粘度测试仪中的应用

文中介绍了高温熔体粘度测试仪的组成和测试原理,分析了硅钼棒加热炉的升温特性。提出了一种电流＋温度的双闭环控制器：内环控制器能有效地克服了硅钼棒随温度升高带来的电阻干扰;外环采用阈值控制和自适应模糊PID控制相结合的复合控制,通过自调整PID参数瞬态输出值,实现无静差控制。仿真研究证明,该控制算法比单回路模糊控制相比具有更优的动态性能和鲁棒性。     

模糊控制技术及其在接触网/受电弓混合模拟系统中的应用

以模糊控制理论为基础 ,结合接触网 /受电弓混合模拟系统的研究 ,设计了一种可以实时地进行模糊运算和模糊推理的模糊控制器 ,在以PII 30 0工控机为核心的接触网 /受电弓混合模拟系统中实现了液压位置伺服系统的模糊控制。试验表明 ,该模糊控制器的动态响应性能和稳态控制精度都十分理想 ,完全可以满足接触网 /受电弓混合模拟系统的控制要求。     

单神经元PID倒立摆系统

为解决双PD倒立摆控制器参数不可调的难题,利用单神经元PID控制算法简单、权值可调的特点,针对倒立摆系统,设计出基于小车位移和摆杆摆角两个回路的单神经元PID控制器。通过仿真实验研究,证明了该控制方案的可行性和有效性。最后,将该控制方案与目前常使用的双PD控制及LQR控制进行了比较。     

基于混沌优化的二自由度PID控制仿真研究

混沌是存在于非线性系统中的一种较为普遍的现象，混沌优化方法是一种新兴的优化方法，利用混沌所特有的随机性、遍历性和规律性的特点实现全局优化搜索，避免了陷入局部极小。二自由度PID控制器它可以独立的整定两组PID参数，使目标值跟踪特性和干扰抑制特性两者同时达到最佳，将混沌优化应用于二自由度PID控制器参数的优化设计，对六个参数进行同时优化，对主蒸汽压力系统的仿真结果表明了二自由度PID控制器的优越性，以及混沌优化方法的有效性和实用性。