基于神经元自适应PID永磁同步电机的仿真与研究

针对传统PID控制器参数固定,处理非线性时变系统的局限性,提出神经元自适应PID控制算法。以传统PMSM转速控制为基础,采用神经元自适应PID控制方式,选用Hebb学习算法,以误差平方为性能指标实现参数在线调整,进而实现电机转速的快速跟踪。逆变器环节采用非正交坐标系下SVPWM算法,简化矢量算法步骤。仿真结果表明,对比传统PID控制方式,神经元自适应PID控制系统作用永磁同步电机,可以达到响应快、精度高的控制效果。     

基于单神经元模糊自适应PID控制的加热炉温度控制器设计

加热炉温度控制器要求精度高、动态性能好、抗干扰能力强、检测功能全,而常规的PID控制策略难以满足要求。为此,提出一种单神经元模糊自适应PID控制算法,为提高系统的控温精度和响应快速性,将模糊控制引入单神经元自适应PID控制中,提出单神经元模糊PID控制。它运用有监督的Hebb学习规则在线修正PID参数,而神经元的比例、积分、微分学习速率则由Sugeno模糊逻辑系统根据系统的误差和误差变化量大小进行调整,使控制系统对动态过程信息的利用程度达到最优。Matlab仿真和实验结果表明,系统不仅具有自学习、自适应能力和鲁棒性,且动态性能和稳态性能都优于经典PID控制,超调量减小,上升时间和调节时间均减小。     

基于PI迟滞模型的压电陶瓷复合控制算法研究

为减小压电陶瓷的迟滞非线性对系统跟踪精度的影响,该文采用经典的存在逆解析的PI迟滞模型对压电陶瓷的迟滞特性进行建模,将PI模型的逆模型用于压电陶瓷的前馈控制算法中,然后设计了神经元比例、积分、微分(PID)反馈控制算法,将前馈控制算法与神经元PID反馈控制算法结合得到了压电陶瓷的复合控制算法。将仅含前馈的控制算法和复合控制算法在压电陶瓷的控制器上执行,实验结果表明,仅含前馈的控制算法的跟踪误差为1.256 μm,而复合控制算法的跟踪误差仅为0.092 μm,该复合控制算法使跟踪精度提高了1.164 μm。     

基于PI迟滞模型的压电陶瓷复合控制算法研究

为减小压电陶瓷的迟滞非线性对系统跟踪精度的影响,该文采用经典的存在逆解析的PI迟滞模型对压电陶瓷的迟滞特性进行建模,将PI模型的逆模型用于压电陶瓷的前馈控制算法中,然后设计了神经元比例、积分、微分(PID)反馈控制算法,将前馈控制算法与神经元PID反馈控制算法结合得到了压电陶瓷的复合控制算法。将仅含前馈的控制算法和复合控制算法在压电陶瓷的控制器上执行,实验结果表明,仅含前馈的控制算法的跟踪误差为1.256μm,而复合控制算法的跟踪误差仅为0.092μm,该复合控制算法使跟踪精度提高了1.164μm。     

全息拼接光栅的误差研究

为了制作大面积拼接光栅,对全息光栅拼接误差进行了分析。利用参考光栅与光场光栅形成的莫尔条纹来控制拼接光栅位置和误差,确定了参考光栅莫尔条纹间距、倾斜度及相位与拼接光栅位置之间的关系。研究了参考光栅面和拼接光栅基片不平行时莫尔条纹与拼接光栅条纹的相位一致性,计算了光程差漂移对拼接光栅相位对准误差的影响,分析了工作平台移动对光栅拼接误差的影响。得出光栅拼接总误差为0.15λ,该误差接近光栅拼接精度要求,通过实验验证了全息光栅拼接误差分析的正确性。结果表明,利用参考光栅进行全息光栅拼接是可行的。全息拼接光栅的误差分析为制作米量级高精度拼接光栅提供了理论支持。     

基于神经元PID控制器的远程实验系统设计

针对目前远程实验系统中网络延时的不确定对实验结果产生影响的问题,设计了基于神经元PID控制器的远程实验系统。研究了PID-NN神经网络控制器的算法并分析了算法的收敛性和稳定性,给出了远程实验系统的客户/服务器端网络通信及控制的实现方法。最后对实验室中机械控制臂进行了响应对比试验,实验结果表明,基于神经元PID控制器实验系统的响应超调量、稳态误差及响应时间明显小于普通PID控制方法的实验系统,证明了算法的正确性。     

一种ITAE六旋翼无人机双闭环串联-前馈PID姿态控制算法

针对传统比例积分微分(PID)控制算法在多旋翼姿态控制时因闭环零点所导致的系统超调量增加、反应速度降低的问题,以六旋翼无人机为研究平台,提出一种时间加权绝对误差值积分(ITAE)指标双闭环串联-前馈PID姿态控制算法。结果表明,在该算法下系统的超调量σ可控制在2%以下,调节时间ts控制在0.5 s以内,可实现对六旋翼无人机高度、偏航角、仰俯角和滚转角的控制,可保证无人机系统的稳定性且使稳态误差接近于0。该算法有效解决了传统PID控制算法在进行姿态控制时存在的超调量大、调节时间长的问题,同时也解决了前馈滤波PID算法控制时出现的超调量降低、调节时间增加的问题,说明算法对六旋翼无人机具有较好的控制效果。     

光栅刻划机300mm行程工作台研制及其自适应控制方法

光栅刻划机工作台性能及其控制算法是直接影响大面积光栅刻划精度的重要原因。为了提高光栅刻划机运行精度,研制了采用压电陶瓷进行微定位控制的300mm行程宏微两级工作台,建立了微定位工作台数学模型,仿真分析了工作台参数对系统动态性能的影响。采用反向传播(BP)神经网络比例-积分-微分(PID)算法对微定位工作台进行闭环控制。仿真分析表明通过增大内外台连接刚度或内外台之间阻尼在总体趋势上均可改善与光栅质量密切相关的微定位工作台动态性能。工作台定位实验表明,在以双频激光干涉仪为纳米位移测量基准的情况下,进行刻线密度为35line/mm以上常用光栅空运刻划时,BP神经网络PID算法可实现宏微两级工作台定位误差3σ值不大于5.0nm。以上研究为大尺寸光栅刻划机宏微两级工作台结构设计及控制算法的选择提供了理论及技术指导。     

米级光栅全息曝光拼接系统像差分析

全息曝光系统像差对光栅拼接精度及其远场衍射光斑能量分布有直接影响。根据全息曝光拼接方案提出了一种拼接光栅像差分析方法。模拟了全息曝光波面随机初级像差,利用500个曝光波面进行了光栅拼接统计,得到了米量级三拼光栅记录波像差和拼接精度,通过统计分析得到理想拼接情况下拼接引入的像差成份不到整体波面像差的10％。考虑到光栅衍射波像差包括记录像差和光栅基片面形,计算了不同拼接精度情况下一级衍射波面及远场衍射光强分布,对衍射波面PV值、远场光能量比和斯特列而比进行了统计分析,得到了拼接误差与衍射波面及远场光斑之间的关系。在拼缝误差为0．1λ以内时,远场光斑能量集中度和斯特列尔比的变化量可分别控制在5％以内。本文为米量级全息拼接光栅制造提供了理论支撑。     

基于改进的神经元PID战术网络拥塞控制

未来信息化的网络中心战中,网络拥塞问题成为制约战争信息有效传输的瓶颈。单神经元PID拥塞控制算法中,系统的稳定性和超调量等性能对于神经元的增益系数K的依赖性很大,结合无需辨识的自适应控制算法,动态地调整增益系数K;另外,为了进一步提高控制器品质,加入调整因子在线调整神经元权值的学习率;最后将改进后的算法应用到战术网络拥塞控制中。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

RBF神经网络在薄膜厚度控制系统中的应用

针对双向拉伸薄膜厚度控制系统中,经典的PID控制器难以达到理想控制效果的问题,设计一个基于RBF神经网络整定的PID控制器。该控制器由RBF网络对系统进行在线辨识,找到最佳控制参数,并将其反馈给PID控制器,从而实现控制器参数的在线调整。仿真结果表明,本控制器具有超调量小,响应速度快和自适应性强等优点,可有效提高双向拉伸薄膜厚度控制系统的性能。     

Smith-PID在空气源热泵热水供应系统中的应用

热水供热过程具有大惯性、纯滞后和非线性的特性.Smith预估算法能有效克服纯滞后的问题,而PID控制能提高系统的稳定性和精度性.针对它的这些特点,本文把Smith补偿原理和PID控制方法结合起来,提出一种应用在空气源热泵热水供应系统的Smith-PID控制方法.通过编程仿真结果表明,新的控制方案与传统的PID控制相比,本算法具有良好的控制品质,它不仅具有满意的控制性能,而且响应速度得到了提高,缩小了超调.在实际的工程中有一定的应用价值.     

基于神经网络的永磁同步电机矢量控制

本文提出了一种利用神经元PID的永磁同步电机矢量控制方案。给出了永磁同步电机的数学模型、神经网络PID结构、算法以及控制系统的仿真结果。仿真结果表明该系统具有良好的动态性能。     

一种基于PLC的模糊自适应PID控制器设计

通过对模糊自适应PID控制器设计过程的详细分析,提出了一种基于PLC查表方式实现模糊自适应PID控制器的方法,实现了基于PLC的自适应模糊PID控制器的设计,并应用于实际的控制系统中。结果表明,用PLC实现模糊自适应PID控制简单实用,适于工业控制系统应用。     

基于混合优化算法的神经元PID控制策略

为解决传统比例-积分-微分(PID)控制器在实际工业过程中难以满足控制要求的问题,将二次型性能指标引入到神经元的加权系数的调整中,并利用自学习功能构成了神经元自适应PID控制器.利用混沌优化算法和最速下降法结合起来的混合优化算法,对神经元自适应PID控制器的学习速率和神经元比例系数进行了优化.仿真实验和结果分析表明:该混合优化神经元自适应PID控制器具有很好的动态和静态性能,系统的稳定性和鲁棒性增强,学习参数选择的盲目性和对经验的高度依赖性降低.     

忆阻PID控制器在机械臂实时控制系统中的应用研究

目前忆阻器在忆阻神经形态电路方面的研究日渐成熟,但将其应用于实时控制电路还有待完善.本文以二关节机械臂作为研究对象,将电压阀控忆阻器与传统PID控制器相结合,设计了可用于实时电路系统的忆阻PID（M-PID）控制系统.并创新性的利用MOS管自身开关阀值,设计了带有"零态"区间的阀值忆阻器控制电路,这可有效避免因控制器频繁切换带给系统的震荡.论文利用Matlab仿真软件,从阶跃响应及位置跟踪两个层面对所设计的控制系统进行了仿真分析.仿真结果表明：所提M-PID控制算法可有效改善二关节机械臂控制系统的稳态和动态品质.     

模糊工程PID在气动位置伺服中的应用

针对现有高精度气动位置伺服控制算法复杂,难于在工程上实现的问题。提出一种基于调整因子的模糊工程PID控制器,采用归一化加速度参量反映系统响应的快慢,引入变论域的思想构建模糊工程PID控制器的自调整机构。该机构根据系统误差和归一化加速度参量输出调整因子,动态调整基于工程整定法的模糊PID控制器的比例因子,以改变模糊控制器输入输出与模糊子集的映射关系,从而改善模糊控制器的动、静态性能。仿真与试验结果表明,该方法简单且具有良好的控制效果。     

模糊控制在静电除尘高频高压电源中的应用研究

以除尘用高频高压电源为研究对象,设计了一种新型模糊控制算法,通过调节PWM波的脉宽和占空比,实现了对电源输出电压的控制。MATLAB仿真表明:本文设计的新型模糊控制器与传统PID控制相比,具有在非线性负载下系统动态响应快、稳态精度高等特点。     

基于S3C44B0X芯片的单回路PID控制器参数整定

针对目前单回路PID控制系统稳定性不高,控制效果不理想的情况,提出以ARM7S3C44B0X 32位嵌入式芯片为核心设计的单回路控制器的设计方法,该芯片具有强大的数据处理功能。在设计过程中选择了更便捷的C语言平台,很大程度地缩短设计周期。采用了数字PID控制算法实现控制目的,通过PID参数调试,超调量减小,调整时间缩短,过渡过程平稳,控制效果良好。实验结果表明:基于S3C44B0X芯片的单回路PID控制器很好地满足控制性能指标,具有较大的应用价值。     

基于模糊自适应PID控制的速度调节器设计与仿真

针对异步电动机非线性的特点,考虑到传统PID控制难以对其进行有效的控制的问题。文中设计了一种模糊自适应PID控制器,并将这种控制器应用到系统的转速调节的环节中。利用Matlab的Simulink工具搭建了模糊自适应PID控制的异步电机的仿真模型。仿真实验结果证明了设计的优越性,模糊自适应PID控制下的系统超调变小,反应速度变快,与原先的PID控制方式相比提高了系统的稳定性、动态响应性能以及鲁棒性能。