无刷直流电机的模糊神经网络控制设计

在无刷直流电机(BLDCM)的控制上,传统PID等控制方法存在或多或少的不足.在模糊PID控制的基础上提出了一种模糊神经网络PI控制器的设计方法.该方法结合了模糊逻辑与神经网络,使得模糊控制器模拟了人的控制功能,不仅对环境变化有较强的适应能力,还拥有自学习能力.相比模糊PID控制,其具有计算量小、稳定性强等特点.对BLDCM进行建模与分析;在BLDCM数学模型的基础上,分别设计模糊PID控制器和模糊神经网络PI控制器;对设计的控制器进行仿真验证并分析.实验结果表明,模糊神经网络PI控制具有跟踪性能好、超调小、响应快、脉动小等优点,其动静态特性均优于模糊PID控制.     

基于模型跟随的神经网络PID飞行控制律设计

为了抑制飞行控制系统的外部扰动和建模误差,应用模型跟随自适应神经网络PID控制方法,进行飞行控制律设计。首先使用RBF神经网络进行飞行系统模型辨识,在线学习系统正向输入输出特性,辨识对象的Jacobian信息;然后应用BP神经网络实时在线调整PID参数,设计自适应神经网络PID控制器,控制飞行状态变量跟随模型输出;最后以F-8飞机纵向飞行控制系统为研究对象进行控制仿真。仿真结果表明,设计的控制器具有很强的自适应和抗干扰能力。     

智能PID控制方法的研究现状及应用展望

在传统PID控制基础上,融合了先进智能控制思想和传统PID控制的智能PID控制器在很多方面表现出更好的特性.现今的PID控制已逐渐向智能化、自适应化、最优化的趋势发展.介绍了几种常见的智能PID控制器,如模糊PID、神经网络PID、遗传算法PID控制等.分析了它们各自的典型结构及特点,并总结了近年来智能PID控制器研究的重点方向和存在的问题,最后论述了智能PID控制器的应用前景.     

强制循环蒸发系统的非线性自适应解耦PID控制

本文结合现场的实际过程数据,首先应用能量平衡建立了强制循环蒸发过程的动态模型.针对该过程的多变量、非线性以及强耦合特性,在常规增量式PID控制器的基础上提出基于神经网络与多模型切换的非线性自适应解耦PID控制策略.该控制器是由线性自适应解耦PID控制器和基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器以及切换机构组成.其中线性自适应解耦PID控制器可以保证系统的稳定,而基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器则可以有效地提高系统的性能.上述过程的PID参数是通过广义预测的方法得到,最后通过仿真表明,上述控制方法不仅消除了回路间的耦合,在稳定生产的同时提高了蒸发的效率.     

基于PSO-BP神经网络的临时支架支撑力自适应控制

为了使临时支架的支撑力更好地与矿压相适应,提高支架的支护能力,以双联自移式临时支架为研究对象,提出了基于粒子群优化（PSO）-BP神经网络的临时支架支撑力自适应控制方法。利用PSO算法的全局搜索能力及快速收敛特性对BP神经网络的初始权值进行优化,提高BP神经网络的收敛速度;再通过优化后的BP神经网络实现PID参数在线自调整,构建PSO-BP神经网络优化PID控制器,使临时支架的支撑力更快速、准确地达到预定值,实现临时支架支撑力自适应控制,避免因支护力和顶板压力不匹配而对顶板造成破坏。用单位阶跃信号模拟临时支护支架的期望初撑力进行实验验证,结果表明,与BP神经网络优化PID控制器及传统PID控制器相比,PSO-BP神经网络优化PID控制器可以更快、更准确地达到预期的初撑力,调整时间仅为0.5s且基本不存在超调。根据实际地质条件仿真模拟开挖支护过程中支架受到的顶板压力,研究3种控制器的支撑力自适应控制效果,结果表明,在PSO-BP神经网络优化PID控制器的控制下,系统误差仅为0.02 MPa,误差最小,控制效果最好。     

基于RBF神经网络控制的球杆系统位置控制实验研究*

球杆系统是一种典型的高阶非线性不稳定系统,针对PID跟踪控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题,本文提出一种带有低通滤波器的RBF神经网络控制器(RBFC)动态补偿PID控制的球杆控制方法,控制系统由RBF神经网络控制及PID控制器组成。为提高参数辨识速度和避免局部最小值,采用梯度下降法更新隐含层参数,采用带有遗忘因子的最小二乘法更新输出层权值。实验结果表明,该控制方案相比PID控制具有更高的控制精度,比BP神经网络具有更快的学习速度,低通滤波器保证了RBFC的辨识精度和稳定的控制输出,具有良好的动静态特性和控制性能。     

刨花板热压控制系统BP神经网络整定PID控制

针对刨花板热压控制系统中热压控制存在的非线性、纯滞后和时变性等现象,根据BP神经网络PID和常规PID控制的控制思想,提出了BP神经网络PID的控制策略,实现了对PID参数的在线自整定,完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.仿真结果表明,与常规PID控制器相比,该控制器明显提高了热压控制系统的动态性能和稳定性...     

PID控制器改进方法研究

分析了常规PID(比例—积分—微分)控制特点,针对其在非线性控制中存在的问题,基于参数自整定和控制器误差组合方式,分别设计了参数自整定模糊PID控制器、参数自整定RBF神经网络PID控制器和非线性自抗扰PD控制器.并进行了实验验证,实验结果表明,从参数自整定和控制器误差组合角度出发,所采用的控制策略可使非线性系统具有较好的动态特性、鲁棒性和自适应能力.     

硫化氢燃烧的神经网络PID控制及其仿真

讨论了传统的PID控制和基于神经网络的PID控制，给出了带有神经网络PID控制的系统控制方案和神经网络PID控制器算法设计，并将其应用于硫化氢制酸中的硫化氢燃烧。运行结果表明，神经网络PID控制比传统的PID控制表现出良好的动态和静态性能。     

基于粒子群算法的PID神经网络解耦控制

基于粒子群的优化算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点以及PID神经网络的自调节和自适应特性,设计了具有PID结构的多变量自适应神经网络控制器。该算法采用粒子群算法优化PID神经网络初始权值,并将优化后的最优初始权值控制非线性耦合系统。系统仿真结果表明,粒子群优化后的PID神经网络控制器具有逼近控制目标更快、响应时间较短的显著优点。该控制策略可在大范围内克服系统的非线性和强耦合问题,具有一定的理论研究价值和工程实用价值。     

基于模糊RBF神经网络的PID及其应用

针对传统的PID控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp, ki, kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。     

神经网络PID在温度控制系统中的研究与仿真

本文提出一种基于BP神经网络的新型智能PID控制方法和一些BP神经网络的基本概念。同传统的PID控制相比较．神经网络智能PID控制有许多优点。把BP神经网络的PID控制方法应用到工业领域的温度控制系统中，仿真结果表明：这种控制方法具有较高控制精度和较强的适应性以及良好的控制效果。     

工业锅炉燃烧过程智能控制系统

针对典型的大时滞，非线形的工业锅炉燃烧控制系统．本文提出了一种基于PID神经元网络的工业锅炉燃烧控制系统．在仿真实验的基础上。对PID神经元网络控制与传统的PID控制进行比较和分析，仿真结果表明．PID神经元网络控制方法具有良好的鲁棒性和抗干扰性。其控制效果优于传统的PID解耦控制。     

基于神经网络的模糊自适应PID控制方法

提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器。该控制器综合模糊控制、神经网络与PID调节各自的优点，既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制作用，又具有神经网络的学习和适应能力，同时具备PID控制的广泛适应性，仿真实验表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。     

基于单神经元PID的航空发动机解耦控制

将神经网络应用到PID控制器的参数整定过程中,提出了一种基于改进单神经元PID的航空发动机解耦控制方法,通过在航空涡扇发动机多变量控制系统中的应用,得出了实际的仿真结果及结论。仿真结果表明,该改进单神经元PID解耦控制方法与传统的PID多变量解耦相比,具有响应速度快,自适应能力强,抗干扰能力强,实现简单的优点,因而可以广泛的应用于非线性系统的解耦控制中。     

一种神经网络自适应PID控制器

应用人工神经网络的原理,设计了一种神经网络的职能PID控制器。仿真结果表明,此PID控制器对非线性时不变系统有比传统的PID好的控制效果。该控制器将神经网络和PID控制规律融为一体,既具有常规PID控制器结构简单、参数物理意义明确之优点,又具有神经网络自学习、自适应之能力,控制效果明显提高。     

模糊神经网络pH控制器的DSP实现

针对pH值控制过程具有较强非线性、纯滞后性的特点，传统PID控制往往达不到满意控制效果。介绍一种将模糊控制技术与神经网络技术相结合构成的模糊神经网络pH控制器，通过数字仿真显示了该控制算法的控制效果优于传统的PID控制和一般的模糊控制算法。并将提出的模糊神经网络控制算法在DSP上进行了实现．通过模拟实验验证了该控制器的可行性。     

基于改进BP神经网络的PID控制方法研究

针对最速下降法收敛速度慢和易陷入局部极小的缺点，提出一种新型的基于改进BP神经网络的PID控制方法，该方法将神经网络和PID控制策略相结合，既具有神经网络自学习、自适应及逼近任意函数的能力。又具有常规PID控制器结构简单的特点。该控制器的算法采用Fletcher—Reeves共轭梯度法，它可以避免网络陷入局部极小点，同时加快网络的训练速度。并用这种改进的共轭梯度法对神经网络PID控制器参数实现在线修正。最后给出了在Matlab平台上的实现算法。仿真结果表明该控制方法是有效的。     

基于BP神经网络PID的漂白温度控制算法的研究

本文讨论了使用BP神经网络PID控制算法,并且将这种控制算法应用在漂白工段的控制当中。利用神经网络自学习能力,在线整定PID控制参数。实践证明BP神经网络PID控制器具有实现简单,适应性强,具有较高的控制精度等特点。