动态定量称重系统神经网络预测PID控制器研究

采用神经网络预测与PID控制理论相结合,为动态定量称重系统设计了一种神经网络预测PID控制器。该控制器算法简单,通过自学习、记忆功能在线调整PID控制参数KP、Kl、KD。建立了动态定量称重系统的仿真模型,将神经网络预测的PID控制与常规PID进行对比分析,神经网络预测PID控制器具有很好的控制效果。     

番茄酱灌装控制系统的优化设计

从实际工程出发,针对加料装置的动态定量称重控制要求,对番茄酱动态定量称重过程进行了分析,提出基于BP神经网络整定的PID控制方法,进行了控制系统的设计和仿真实验研究.仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制具有满意的控制效果、学习能力和对动态非线性的系统的快速跟踪能力,可以应用到番茄酱灌装控制实际工程中.     

基于神经网络PID电子负载控制系统设计

以电子负载为研究对象,针对其控制系统复杂的非线性和时变性,常规的PID控制方法存在着精度低,自适应能力不强等缺点,以定点32位DSPTMS320F2812作为控制芯片,结合神经网络和常规PID设计了一种神经网络PID控制器.仿真结果表明,通过神经网络PID控制器,能够在线调整PID控制参数,使系统具有更小的超调量和更短的调节时间,而且系统的精度和稳定性也得到大大的提高.神经网络PID控制器是一种动态特性和静态特性良好的控制器,在电子负载控制实验中可以获得满意的控制效果.     

基于神经网络PID控制的交流伺服系统

将神经网络和PID控制相结合,提出了一种基于对角递归神经网络整定的PID控制策略,并将其应用于交流伺服系统的控制.利用对角递归神经网络在线自适应调整PID控制器的参数,从而使系统的静态和动态性能指标较为理想.实验结果表明.基于对角递归神经网络整定的PID控制的交流伺服系统具有响应速度快、稳态精度高和鲁棒性强等特点.     

神经网络在PID控制器参数优化中的研究

研究PID控制器参数优化问题.工业过程控制要求稳定性,跟踪特性均应实时快速.由于PID控制效果取决于比例、积分和微分3个参数取值,传统PID参数采用试凑方式进行优化,往往费时且难以满足实时控制效果,导致控制精度不高.为了提高PID控制精度,改善系统性能,提出一种神经网络的PID参数优化方法.方法将PID控制器输入作为神经网络输入,最优PID控制性能作为神经网络的输出,通过神经网络的联想记忆能力和自学习适应能力,在控制过程中动态调整PID参数(比例、积分、微分),从而实现PID控制器参数实时优化,获得最佳PID控制效果.仿真结果表明,应用神经网络的PID参数优化方法提高了PID控制精度和系统响应速度,具有较强的自适应性和鲁棒性.     

BP神经网络在PID控制器参数整定中的应用

研究工业控制过程,针对控制器优化问题,PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法.但在实际应用中,对有非线性、时变性系统,无法建立精确模型.为了解决控制参数整定,达到精确控制,改善系统性能,提出一种基于BP神经网络的PID控制器参数整定方法.通过建立三层神经网络模型,在控制过程中将神经网络的隐含层单元分别作为PID的比例(P)、积分(I)、微分(D)单元,从而构造参数自学习的PID控制器,在控制过程中动态调整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,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时,提高了实时性能,增强系统稳定性,并获得更好的控制效果.     

神经网络在细纱机中的应用

介绍了一种基于PLC和DSP的细纱杌控制系统.该系统针对细纱机控制系统的非线性与传统PID控制方法的不足,提出了一种改进型基于RBF神经网络在线辨识的单神经元PID自适应控制方法.该方法构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识,建立起在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的学习,从而实现控制器参数的在线调整.仿真试验结果表明.该控制器控制精度高,动态性能好,其控制效果优于传统的PID控制器.     

挖掘机提升系统神经网络PID控制的研究

建立了280-B挖掘机提升系统的数学模型;针对该系统动态特性的非线性和时变性因素,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器的设计方案,该控制器既有经典PID控制算法的特点,又有神经网络良好的自适应和抗干扰能力。Matlab仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,可以获得满意的控制效果。     

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。     

直升机智能PID控制研究

针对直升机俯仰角度控制和旋转轴速度控制需求,对模糊PID控制、神经网络PID控制和免疫PID控制在不同控制规律下的系统控制效果进行了对比研究。仿真实验表明,神经网络PID控制器准确性最高,系统响应无误差,稳定性较好,但响应时间较长;模糊PID控制器系统动态响应时间较快,系统稳定性相对最好,但存在微量误差;免疫PID控制器控制直升机旋转轴时,系统响应速度和稳定性明显优于其他两类控制器,但对俯仰角控制效果差。