基于单神经元自适应PID控制器的无刷直流电动机控制方法研究

研究三种单神经元自适应PID控制器,并对无刷直流电动机进行转速控制;通过Matlab仿真软件M函数对其进行仿真,总结可调参数的选择规律。通过对仿真结果分析比较,基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制动态自适应能力强、响应快、鲁棒性好。     

基于改进型单神经元自适应PID的改性塔压力控制器

本文通过采用单神经元自适应PID控制技术来处理粉状炸药连续生产工艺中改性塔压力的控制问题,着重研究了单神经元自适应PID控制器的设计以及对算法的改进。并通过MATLAB进行了仿真,将单神经元自适应PID控制算法与常规PID控制算法进行了比较,结果表明单神经元自适应PID控制效果远远优于常规PID控制算法。     

基于单神经元自适应PID控制的高压断路器永磁直线伺服电机操动机构的研究

高压断路器永磁直线伺服电机操动机构采用直线电机驱动断路器操作杆,带动机构运动,实现分合闸操作,具有良好的快速响应能力及控制性能.该伺服系统采用数字式双闭环控制,内环为电流环,采用PI控制,外环为速度环,采用单神经元自适应PID控制,通过建立直线伺服电机操动机构控制系统仿真模型,详细分析了单神经元自适应PID控制算法以及数学模型,并建立了以输出误差二次方为性能指标的单神经元自适应PID控制器模型.并分别用传统PID与单神经元PID控制算法,对高压断路器触头运动特性控制过程进行了仿真.结果表明,单神经元自适应PID控制器能够较好的实现触头速度的跟踪控制,使其按理想运动特性曲线运动,实现最优操作,该算法是一种较理想、有效的控制方法.     

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。     

单神经元PID在单元机组协调控制系统中的应用

基于神经网络PID控制和协调系统强耦合的特点,应用一种针对多输人、多输出解耦系统的单神经元PID解耦控制算法和结构,并在算法中增加了自适应学习速率,更好地实现对单元机组的解耦控制。仿真结果表明,这种单神经元PID解耦控制算法实现的控制与常规的PID控制比较,不仅具有较好的动态性能和稳态性能,而且还具有很强的自学习功能和自适应解耦能力。     

单神经元控制器及其在过热汽温控制中的应用

把神经元的学习特性和常规的PID控制算法结合起来,设计了单神经元控制器。将其应用于过热汽温控制系统,并对采用这种神经元控制的时性问题进行了说明。通过仿真试验表明,基于该单神经元的过热汽温能控制系统具有良好的控制品质。     

单神经元PID控制器在高压断路器运动控制技术中的应用

高压断路器直线伺服电动机操动机构采用直线电动机驱动断路器操作杆,带动机构运动,实现分合闸操作,具有良好的快速响应能力及控制性能。本文建立了直线伺服电动机操动机构控制系统仿真模型,详细分析了单神经元PID控制算法以及数学模型,并建立了以输出误差二次方为性能指标的单神经元自适应PID控制器模型。分别用传统PID控制与单神经元PID控制,对高压断路器触头运动特性控制过程进行了仿真。结果表明,单神经元PID控制器能够较好地实现触头速度的跟踪控制,使其按给定运动特性曲线运动,实现运动特性控制。证明了在配有直线伺服电动机操动机构的高压断路器触头运动控制系统中,单神经元PID控制是一种较理想、有效的控制方法。     

基于二次型单神经元PID的静止无功补偿器控制系统仿真

针对传统PID控制器自适应性差、调节时间长的问题,设计了一种基于二次型单神经元PID的SVC控制系统电压调节器,并在Matlab/Simulink环境下对SVC控制系统进行了仿真试验。仿真结果表明,基于二次型单神经元PID的SVC控制系统,响应速度快,超调量小,自适应能力好,系统动态和静态特性良好。     

免疫调节增益的单神经元PID控制器

针对单神经元PID控制中学习速度较慢,动态响应时间长等问题,提出了免疫调节增益的单神经元PID控制器.将T细胞免疫调节机理与单神经元PID控制算法相结合,以提高单神经元PID控制器的学习速度,缩短动态响应时间,改善单神经元PID控制器的性能.仿真研究了免疫调节增益的单神经元PID控制器的定值跟踪性能和抗干扰性能以及直流电机伺服控制性能.仿真实验结果表明,这种新的控制算法学习速度快,动态响应时间短,具有较强的自适应性和鲁棒性,其控制性能优于单神经元PID控制.     

变惯量智能伺服控制器设计

设计基于微芯公司的dsPIC30F6010A单片机的伺服控制器实现单神经元自适应PID控制算法;借助于Matlab的Simulink和M语言对经典PID控制和单神经元自适应PID算法进行仿真,以验证分析结果;根据单神经元自适应PID控制的仿真结果,可确认单神经元自适应PID控制不仅能够适应惯量的变化,而且还改善了系统的动态性能。     

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。     

静止无功补偿器的改进单神经元PID控制系统的研究

提出了一种单神经元PID控制系统的改进算法,实现了神经元比例增益K(k)和学习速率η_i(k)的在线自适应调整功能。该控制系统算法编写的M语言程序,采用Matlab的S函数,将应用到静止无功补偿器(SVC)的控制系统中在Matlab/Simulink环境下进行了仿真。仿真结果表明,基于改进单神经元PID的SVC控制器具有响应速度快、调节时间短、动态性能和稳态性能好等优点。     

基于双模控制算法的交流伺服电机的研究

为了提高伺服电机控制的实时性和精确性,满足伺服系统高速度和高精度的控制要求,提出一种自适应神经元模糊PID的交流伺服电机控制算法。该算法充分结合模糊PD控制的强鲁棒性和神经网络控制强大的自学习能力。通过对仿真结果对比分析,结合后的控制算法相比单一的模糊PD算法和单神经元自适应算法,系统的响应速度更快,精度更高。     

多变量PID型神经元网络控制系统在再热蒸汽温度控制上的仿真

融合解耦控制理论与神经元网络控制原理,给出了一种多变量的PID型神经网络控制方法。应用所给出的控制算法,对火电厂再热蒸汽温度、低温过热器出口蒸汽温度控制进行了仿真。仿真结果表明,控制算法对再热蒸汽温度控制具有良好的解耦性能和自学习控制特性,当被控对象参数变化时系统具有较强的鲁棒性。     

基于单神经元Smith预估的过热汽温控制

针对典型大时滞大惯性、参数变化的电站锅炉过热汽温受控对象 ,设计了基于单神经元Smith预估过热汽温控制系统。在仿真实验的基础上 ,对单神经元Smith预估控制和最优常规PID控制进行了比较和分析。仿真结果表明 ,单神经元Smith预估控制能够充分利用神经元自学习、自适应的能力以及Smith预估补偿控制的优点 ,使系统的控制品质提高 ,而且具有更强的鲁棒性和自适应性     

基于神经网络技术的异步电机控制

针对常用的传统PID控制在提高异步电动机调速性能方面存在的瓶颈问题,本文提出了一种新型的单神经元控制算法以实现异步电动机的矢量控制.在分析单神经元控制器基本工作原理的基础上,为了加快神经元权值的学习训练速度,采用梯度下降法与变步长法相结合的控制算法,并利用MATLAB软件建立新型单神经元控制器与异步电动机调速系统的仿真模型,在计算机上进行了仿真,最后在笼型异步电动机上进行了应用实验.仿真与实验表明,这种单神经元控制器具有良好的自学习与自适应能力,可以改善调速系统的动态与静态性能,提高异步电动机的跟踪能力.