增益自调整单神经元自适应PID算法的研究

针对单神经元自适应PID算法对增益K的敏感性,提出了增益K自调整的单神经元自适应PID控制算法。仿真结果表明,这种控制算法具有良好的自适应性和鲁棒性。     

基于PSD算法的单神经元PID控制器在汽温控制中的应用

介绍将自适应PSD控制算法中递推计算并修正增益的方法引入单神经元PID控制，形成了具有增益自适应能力的控制器，设计了基于ISD算法的单神经元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，基于PSD算法的单神经元PID控制器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控制器和一般单神经元控制器。     

基于TS模型的增益自校正单神经元PID控制算法

将单神经元自适应PID控制算法和基于TS模型的模糊推理系统相结合,提出了增益模糊自校正单神经元PID控制算法。该算法使得传统单神经元自适应PID控制的神经元增益具备在线自动调整的功能,对于变增益的不确定性系统的控制,获得了很好的控制性能。     

单神经元自适应PID控制器的应用

对单神经元自适应PID控制器的控制算法进行了研究；利用Matlab／Simulink对复杂对象进行了闭环仿真，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控制算法明显优于常规PID控制算法；将单神经元自适应PID控制器应用到焦炉集气管压力控制系统，集气管压力系统的抗干扰能力得到提高，取得了良好的控制效果。     

改进单神经元自适应PID控制器应用于污水处理

结合无需辨识的自适应控制算法,提出一种动态调整增益系数和自适应学习率的改进型单神经元PID控制策略,进一步提高了控制器参数的自校正能力.利用ActiveX技术将改进型单神经元自适应PID控制算法封装在ActiveX控件中,并设计MFC应用程序对污水处理过程溶解氧的控制进行仿真.结果表明,改进型单神经元PID与改进前的单神经元PID控制方法相比,具有更好的自适应性和更强的鲁棒性.     

焦炉集气管压力控制的一种新方法

针对焦炉集气管压力系统的特点,提出一种基于神经元的自适应PID控制算法;将神经元与PID结合,在线调整PID参数;对单神经元自适应PID控制器进行了研究,并利用Matlab/Simulink进行了仿真,结果表明单神经元自适应PID控制算法明显优于常规PID控制算法;用本文提出的单神经元自适应PID控制器控制焦炉集气管压力,使集气管压力系统的抗干扰能力得到提高,取得了良好的控制效果。     

单神经元自适应PID控制器设计方法研究

本文主要介绍了采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器以及采用以输出误差平方为性能指标的单神经元自适应PID控制器的控制算法及其仿真实现,总结出了两种基于单神经元的自适应PID控制器的控制特点及其参数设计规律。     

基于自适应单神经元PID的四旋翼飞行控制研究

针对传统增量式PID控制算法在四旋翼飞行器的姿态控制中自整定参数不足的缺点,提出了一种改进的自适应单神经元PID控制算法,该算法在单神经元加权系数调整的基础上引入PSD自适应控制方法,增加了对比例系数的自适应调整;通过建立四旋翼飞行器的动力学模型和飞行试验平台对该改进算法进行仿真验证;仿真结果表明,采用自适应单神经元PID算法的控制器结构简单且响应速度快,精度高,具有更高的鲁棒性和自适应能力,能有效的实现四旋翼飞行器姿态的稳定控制。     

单神经元自适应PID控制器设计方法研究

本文主要介绍了采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器以及采用以输出误差平方为性能指标的单神经元自适应PID控制器的控制算法及其仿真实现,总结出了两种基于单神经元的自适应PID控制器的控制特点及其参数设计规律.     

基于二次型优化的单神经元PID控制器及其pH过程控制应用

针对pH值控制这种强非线性过程,提出基于二次型优化的单神经元PID学习算法,该算法不用考虑常规PID对非线性过程分段区间划分的问题。基于这种算法的PID控制器解决了普通单神经元PID控制器静态性能不佳的问题。仿真结果表明,这种改进型控制算法比原算法具有更好的自适应能力和抗干扰性能。     

直流电机神经元PID调速系统设计与仿真

针对传统PI双闭环直流电机调速系统存在响应速度慢、超调量大、抗干扰能力及自适应能力差等问题,提出了一种双闭环直流电机调速系统的神经元PID转速调节器设计方法。该转速调节器采用神经元控制器和比例控制相结合进行设计,从而构成了一种具有自学习、自适应能力的神经元PID控制器,然后与传统单神经元PID设计的转速调节器控制效果进行了对比。结果表明,基于神经元PID转速调节器的双闭环直流电机调速系统具有较快的响应速度、良好的动态和静态稳定性、较强的自适应能力和抗干扰能力。     

酸碱中和反应中pH值的单神经元自适应控制研究

基于酸碱中和反应过程中pH值变化的动态模型,设计单神经元自适应控制器,解决化工生产过程中pH值的PID控制所存在的调节时间长、超调量大和系统抗干扰性差的问题。在相同条件下与PID控制器进行对比实验,实验结果表明单神经元自适应控制器明显改善pH值过程控制系统的动态性能,该控制系统具有较强的自适应性与鲁棒性。     

单神经元自适应PID控制在电动油门控制中的应用

利用单神经元模型自学习和自适应特点,在传统PID控制基础上设计出了一种单神经元自适应PID控制器,并将其应用于电动油门控制系统中。实验结果表明:采用单神经元自适应PID控制的电动油门系统能够适应油门手柄在较大范围内的推拉运动,而且控制具有较强的鲁棒性,控制品质优于常规PID控制。     

基于单神经元自适应控制器的IGCC电站气化炉控制

在分析IGCC电站中气化炉的工作特性与气化炉控制系统基本结构的基础上,对气化炉控制系统进行了设计。运用单神经元自适应控制方法,采用改进的有监督的Hebb学习规则在线完成控制器参数的自整定,从而实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。     

原油脱水过程单神经元PID解耦控制研究

集输联合站的油水分离是保证产出原油质量的关键工艺过程。在对油水分离沉降过程动态特性深入研究的基础上,给出了其数学模型。联合神经网络PID控制和解耦系统的特点,给出了一种单神经元PID解耦算法。这种方法具有自学习和自适应能力,在一定程度上解决了传统PID调节器不易在线实时整定参数的不足,提高了控制器对系统和环境变化的适应能力。仿真结果表明这种单神经元PID解耦算法可有效改善控制质量,比常规的PID解耦具有更好的动、静态特性和鲁棒性。     

单神经元自适应PID控制器及其应用

研究了单神经元自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制律、适用对象及工程整定方法,在和利时公司的SmartPro系统平台上开发出单神经元自适应PID控制器,进行了单神经元自适应PID控制器的典型一、二阶对象闭环仿真,最终将单神经元自适应PID控制器应用于制药厂发酵罐温度控制回路中。单神经元控制器具有可调参数少、易于整定、控制输出平稳、鲁棒性强的独特优点,适用于大滞后且要求平稳控制输出的工业过程。     

SR电机单神经元PID直接转矩控制系统

针对采用常规PID控制器很难取得很好的控制效果,提出了单神经元PID与常规PID复合控制的开关磁阻电机调速系统的新方法,利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器,不但结构简单,而且能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。以速度误差为系统外环输入,大偏差时采用常规PID控制,小偏差时采用单神经元控制。外环的输出变量为内环的目标转矩,送入60kW三相6/4结构的开关磁阻电机直接转矩调速系统内环。仿真结果表明,这种复合控制方法解决了常规控制方法因电机数学模型难以精确确定而无法确定控制参数的问题,并克服了常规P I D控制器参数固定,控制非线性系统差的缺点,很好的解决了系统上升时间与超调的矛盾。系统具有很好的抗干扰能力与鲁棒性。     

基于单神经元的自适应逆控制仿真研究

针对火电厂热工对象的变结构、变参数和时变等特点,不采用一般的单神经元自适应PID 控制,而是在此基础上加以改进,采用基于单神经元的自适应逆控制方案。通过大量的在各种环境变化和对象参数变化中的仿真研究表明,这种方法取得了很满意的控制效果,且控制算法简单,易于工程实现,有一定的实用价值。