单神经元自适应PID控制在大功率整流电源中的应用

将具有自学习功能的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合,设计了单神经元自适应PID控制器,并应用于大功率整流电源控制系统。仿真结果表明,采用单神经元PID控制器的大功率整流电源控制系统,能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的自适应能力和鲁棒性,其控制品质优于常规的PID控制器。     

基于智能神经元PID的异步电机直接转矩控制

针对异步电机直接转矩控制系统PID转速调节器的适应性、鲁棒性及抗干扰性较差的问题,提出了基于智能神经元PID转速调节器的异步电机直接转矩控制方法。智能神经元PID转速调节器采用2个神经元控制器进行设计,同时实现了控制器参数的在线调整,磁链调节器和转矩调节器分别采用滞环调节器进行设计。仿真结果表明,基于智能神经元PID的异步电机直接转矩控制系统能快速跟踪参考转速变化,具有很强的抗干扰能力、自适应能力和较强的鲁棒性。     

单神经元PID控制器在过热汽温控制中的应用

将具有自学习功能的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合，设计了单神经元PID控制器，并应用于超临界机组过热汽温控制系统。仿真结果表明，采用单神经元PID控制器的汽温控制系统，能够适应被控对象在较大范围内的变化，具有较强的自适应能力和鲁棒性，其控制品质优于常规的PID控制器。此外根据仿真结果，对单神经元的学习算法进行了改进，使其控制品质得以提高。     

静止无功补偿器的神经元变结构PID控制策略

针对静止无功补偿器传统PID电压调节器在动态调节过程中存在快速性与平稳性矛盾的问题,提出了一种基于神经元整定变结构PID的静止无功补偿器电压控制策略。该控制策略用一个神经元控制器实现变结构PID控制,同时用另一个神经元控制器实时调整变结构PID控制器的参数。仿真结果表明,该控制策略能有效加快控制系统的响应速度,实现了SVC灵活快速的电压调节功能,最终维持了系统电压的稳定,控制系统具有较好的动态和静态稳定性。     

无刷直流电机神经元变结构PID调速系统研究

针对传统PID控制的BLDCM调速系统存在响应速度慢、抗干扰能力及自适应能力差的问题,提出了一种基于神经元变结构PID的BLDCM调速系统控制策略。该控制策略用一个神经元控制算法实现变结构PID控制,同时用另一个神经元控制算法实现变结构PID控制器参数的在线调整。MATLAB仿真结果表明,所提出的控制策略能有效改善BLDCM调速系统的性能,其转速响应快,稳定性好,抗干扰能力和自适应能力强。     

神经元自适应控制器在感应电机矢量控制中的应用

神经网络具有自学习、自适应能力 ,用于控制时可以不依赖控制对象的数学模型 ,神经网络控制器可克服传统PID控制器在电机参数改变时鲁棒性较差等不足。提出了基于神经元的用于感应电机矢量控制的自适应磁链和转速控制器。该设计适用于交流电机矢量控制系统 ,具有结构简单、易于实现、控制性能好、鲁棒性强等特点     

神经元自适应控制器在矢量控制中的应用

感应电机矢量控制技术是通过坐标变换，实现对定于电流的励磁分量与转矩分量的解辐控制。传统PID控制器在电机参数改变时鲁棒性较差。神经网络具有自学习、自适应能力，用于控制时可以不依赖控制对象的数学模型。为实现对交流电机快速和精确控制，基于单神经元设计出用于感应电机矢量控制的自适应磁链和转速控制器，利用神经元的自学习功能在线调节连接权重，实现自适应控制。并将此设计应用于交流电机矢量控制系统中，数字仿真实验表明，此方法设计的控制器可克服传统PID控制器在电机参数改变时控制性能差等不足，鲁樟性强。该设计结构简单，实现应用时易于数字化实现。     

模糊自适应PID控制在逆变电源中的应用

逆变电源控制系统具有非线性、时变性等性质,运用常规的模糊PID控制难以达到满意的控制效果。将专家经验用于模糊PID参数的在线自适应整定,设计了基于专家经验的自适应模糊PID控制器。这种控制器既具有模糊PID控制器的精度高、稳定性好、鲁棒性强的优点,又具有专家控制器进入稳定状态快的特点。仿真实验结果表明：基于专家经验的自适应模糊PID控制器在逆变电源控制系统的控制中,控制性能优于单独模糊PID控制的性能,表现出了良好的自适应性、稳定性、鲁棒性,能够用来实现对逆变电源控制系统的有效控制。     

基于自适应粒子群优化的静止变频电源控制研究

为了提高静止变频电源输出的电压波形质量,增强控制系统的鲁棒性,提出了基于自适应粒子群优化算法(APSO)优化模糊神经PID控制策略。利用改进的自适应粒子群优化算法优化模糊神经网络的前件、后件参数和单神经元优化PID参数,实现了控制器参数的自动调整。在MATLAB/SIMULINK环境下,对该策略控制下的静止变频电源控制电路进行了仿真。结果表明,与普通的模糊神经网络PID控制对比,引入改进的粒子群优化算法可以实现参数的全局快速寻优。优化后的模糊神经PID控制器具有良好的控制性能和自适应能力,很好地满足了系统的鲁棒性、快速性的要求。     

基于自适应模糊PID控制的SBR污水处理系统

采用自适应模糊PID控制方法控制污水处理中的溶解氧,并设计基于自适应模糊PID的控制系统。仿真结果和实际应用表明,采用自适应模糊PID控制器后,控制系统的响应速度加快,超调量减小,过渡时间大大缩短,振荡次数减少,具有较强的鲁棒性和良好的稳定性。     

基于Matlab的自适应模糊PID控制器的设计

将PID控制与模糊控制的简便性、灵活性以及鲁棒性结合起来,设计了一种自适应模糊PID控制器。该控制器可根据给定的偏差范围自动实现PID控制与模糊控制的切换。通过Matlab仿真表明,该控制方法提高了非线性系统的动、静态特性,使系统获得良好的性能。     

基于改进模糊PID策略的矩阵变换器闭环控制

为改善矩阵式变换器(matrix converter,MC)在负载扰动或不平衡状况下输出的稳定性,提出一种带修正函数的自调整模糊比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)闭环控制器。将MC的输出线电压进行Park变换得到d-q坐标下的直流分量,利用改进的模糊PID控制器跟踪控制输出电压的d、q分量;在控制器中引入修正函数降低误差的影响,同时引入线性插值算法来实现由离散控制变量到连续控制变量的转换;最后使用协调因子改变模糊控制和PID控制输出权重,使控制效果最优。仿真结果表明,该策略改善了系统的控制品质,可使MC获得良好的动、静态性能。     

静止无功发生器(SVG)的模糊变结构控制研究

结合模糊控制理论和变结构控制理论，设计了电力系统静止无功补偿器(SVG)的模糊变结构控制规律。SVG可以在支撑安装点电压的同时提高发电机的功角稳定性。通过对单机一无穷大系统进行计算机仿真表明，SVG模糊变结构控制器能够提高系统的暂态稳定性，保证电压质量。     

基于粒子群优化算法的变论域模糊PID控制器在过热汽温控制中的应用

针对锅炉过热汽温大滞后和大惯性等难以建立精确的数学模型的问题,设计了模糊PID控制器。通过模糊推理对PID的参数在线调整,加入了变论域思想对控制系统进行改进,最后将粒子群优化算法应用于变论域模糊控制器中,对量化因子及PID的三个参数Kp、Ki和Kd进行优化。将模糊PID控制器应用于过热汽温度控制系统进行仿真。仿真结果表明:采用基于粒子群优化算法的变论域模糊PID控制比传统的PID控制具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,具有明显的优越性。     

模糊控制器的设计及其鲁棒性分析

本文分析了常规PID控制器,模糊自适应PID控制器和变结构模糊PID控制器的原理,并设计了3种控制器。针对同一控制对象进行了ATLAB仿真,分别对比了被控对象参数和结构均不变、被控对象参数改变、被控对象结构改变等3种不同情况下控制器的鲁棒性。从仿真结果可以看出,变结构模糊PID控制器在3种情况下的鲁棒性最好。     

发电机励磁的非线性解析模糊控制

该文引入非线性函数建立了一种新的解析模糊控制器用于发电机的电压控制，并引入变结构控制的思想来进行附加励磁控制，建立了一种发电机模糊励磁控制器结构。并兼顾电压调节精度和增强阻尼要求进行电压控制与稳定控制的协调。对所论非线性解析模糊控制器的动态特性分析表明所论控制器为一本质非线性PID控制器。在控制过程中，所论模糊控制器的规则基于误差和误差变化率的大小在线调整。因而具有规则自适应的特性。实际使用时。无需进行控制规则的设计，只需根据工程控制经验对控制参数进行初选，简化了控制设计。仿真研究表明：所论模糊励磁控制器可以提高发电机的电压控制精度和电力系统的稳定性。     

单神经元自适应PID控制交流调速系统

针对转子磁场定向矢量控制中转速PI调节器鲁棒性能较差的问题,提出了用单神经元自适应PID控制器代替转速PI控制器,进一步改善了异步电动机矢量控制系统的性能;将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,提高了单神经元自适应PID控制器的学习能力,实现了单神经元控制器的参数优化与在线自调.构造了基于单神经元自适应PID控制器和空间矢量脉宽调制(SVPWM)的异步电机矢量控制系统.仿真实验结果表明,该系统不仅具有很好的静、动态性能,而且又具有很强的自适应性和鲁棒性.     

基于数字信号处理器的无刷直流电机智能控制

在分析无刷直流电机运行原理的基础上,提出了基于TMS32OLF2407A的永磁无刷直流电机控制系统的解决方案,即将单神经元与PID控制结合应用于无刷直流电机中。仿真试验表明,采用单神经元PID控制能取得令人满意的动静态性能,具有较强的鲁棒性和自适应性,改善了电机的调速性能。     

烧结制粒工艺模糊PID湿度控制

介绍了烧结过程中的制粒湿度控制系统，针对系统中出现的纯时滞、时变不确定性等问题，在常规PID控制的基础上，结合模糊控制理论，设计了模糊自整定PID控制器，应用模糊推理的方法实现了PID控制参数的在线自整定。仿真结果表明，模糊自整定PID控制器提高了系统的适碰能力，增强了系统的鲁棒性，改善了系统的动静态性能，具有良好的控制效果。