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相似文献
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1.
单神经元自适应PID控制器设计方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

2.
单神经元自适应PID控制器的研究及MATLAB仿真   总被引:2,自引:0,他引:2  
在分析传统的PID控制器的基础上,提出了一种单神经元自适应PID控制器,这种控制器,不仅结构简单,且具有较好的适应性和鲁棒性.本文主要讨论了单神经元自适应PID控制器的结构,控制算法,并用MATLAB仿真软件给出了实例仿真,证明了单神经元自适应PID控制器控制效果优于传统的PID控制器.  相似文献   

3.
单神经元自适应PID控制器及其应用   总被引:46,自引:6,他引:46  
丁军  徐用懋 《控制工程》2004,11(1):27-30,42
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。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
基于PSD算法的单神经元PID控制器在汽温控制中的应用   总被引:5,自引:1,他引:5  
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。  相似文献   

6.
张玲  回立川 《控制工程》2007,14(1):76-78
针对单神经元PID控制学习速度慢、调节时间长的问题,通过对单神经元自适应PID控制器(SNC)的分析,利用免疫机制,实现了神经元控制器比例系数K的免疫功能选取,从而提出了一种具有免疫功能的单神经元自适应PID控制器(ISNC),构成了自适应型免疫单神经元PID控制器。通过对火电厂锅炉过热蒸汽温度控制的仿真研究,证明了该方法的可行性和有效性。  相似文献   

7.
焦炉集气管压力控制的一种新方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

8.
单神经元自适应PID控制在电动油门控制中的应用   总被引:3,自引:2,他引:3  
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。  相似文献   

9.
基于单神经元的卫星姿态自适应PID控制   总被引:4,自引:1,他引:4  
刘军  韩潮 《计算机仿真》2006,23(3):45-48
提出了一种以经典PID为基础,用单神经元加以实现的智能PID控制算法。基于误差二次型最优理论推导出相应的单神经元输入权值参数调整算法。并推导了为改进其应用上的不足,将自适应PSD控制器中递推计算增益K的方法应用到单神经元的自适应PID控制,构成具有自动调整增益K值的单神经元自适应PID控制器的学习算法。将控制算法应用到航天器姿态控制系统,数字仿真结果验证控制器有效。  相似文献   

10.
非线性系统的PID控制器的研究与设计   总被引:1,自引:1,他引:0  
研究工业过程控制,非线性系统难以建立其精确的数学模型,常规PID算法难以实现其控制.对此,将神经网络算法和PID算法结合起来,为提高性能和响应速度,设计了针对非线性系统的自适应PID控制器,PID控制器采用单神经元来实现自适应调整.分别采用了三种学习算法来实现单神经元PID控制器参数的调整,即基于二次型性能指标的学习算法、基于BP神经网络辨识的学习算法和基于RBF神经网络辨识的学习算法.三种算法的仿真结果表明,都实现了PID控制器的自适应调整的目的,实现对非线性系统的有效控制,证明三种方案的可行性.  相似文献   

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