基于ACO的连铸结晶器液位控制系统设计

常规PID不适用于具有非线性、时变特性和耦合性强等特征的连铸机结晶器液位控制系统,为此设计一种蚁群优化BP神经网络的智能PID控制器.采用系统辩识方法确定结晶器液位控制系统的数学模型;设计了控制器的系统结构,采用蚁群算法(ACO)训练BP网络的权值,以获得全局最优PID控制参数,在Matlab中进行仿真.实践结果表明,该算法收敛速度快、无超调、稳定性好.     

基于ACO的连铸结晶器液位控制系统设计

常规PID不适用于具有非线性、时变特性和耦合性强等特征的连铸机结晶器液位控制系统,为此设计一种蚁群优化BP神经网络的智能PID控制器.采用系统辩识方法确定结晶器液位控制系统的数学模型;设计了控制器的系统结构,采用蚁群算法(ACO)训练BP网络的权值,以获得全局最优PID控制参数,在Matlab中进行仿真.实践结果表明,该算法收敛速度快、无超调、稳定性好.     

基于粒子群优化的神经网络自适应控制算法

针对一些非线性场合或者控制对象可变的条件下,传统PID控制达不到要求且需要靠经验不断地调整PID参数的情况,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的神经网络自适应控制算法。该算法结合传统PID控制、BP神经网络和PSO全局优化算法,用PSO算法优化BP神经网络的初始权值,然后用优化后的BP神经网络在线调整PID参数。优化过程中引入了变异操作,并考虑激活函数增益及隐含层数的选择对PSO算法和BP神经网络的综合影响。该算法克服了神经网络容易陷入局部极小值以及收敛速度慢的缺陷,仿真结果表明,该算法在精确性和实时性上有很大的改进。     

基于PSO优化Fuzzy-PID的全电调节无级变速器速比控制研究

全电调节无级变速器(EM-CVT)采用单电机作为动力源,通过控制电机转角实现速比调节。从提高EM-CVT速比控制系统稳定性和控制精度出发,设计了粒子群优化模糊PID速比控制策略;建立模糊PID速比控制器的模型,引入粒子群优化算法优化模糊PID控制器中的因子,实现速比控制系统的优化。仿真结果表明,采用粒子群优化模糊PID控制系统,可以提高系统的控制精度,改善速比跟踪性能。     

基于IPSO-BP算法的燃油系统气压控制优化

针对燃油系统地面模拟试验气箱压力控制所存在的非线性、时变性问题,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化的BP-PID控制器。该控制器结合改进粒子群算法全局搜索能力强和收敛速度快的特点,对BP神经网络的连接权值不断地调整,输出最优的PID控制参数。依据地面模拟试验参数,建立了主要器件的数学模型,利用Simulink软件对各器件的仿真模块进行搭建,构成一个完整的气箱控制系统进行研究。结果表明,IPSO-BP-PID控制比BP-PID控制响应速度快,稳定性好,超调量小,大大提高了气箱压力控制过程的精确性与鲁棒性。     

基于PSO的神经网络机械臂自校正控制

粒子群优化算法(PSO)基于群体的演化算法,本质上是一种随机搜索算法,并能以较大概率收敛到全局最优.针对非线性机械臂系统,利用径向基函数(RBF)神经网络和PID控制器作为混合控制器,运用PSO算法对神经网络参数进行在线学习优化,同时在PID控制器的辅助下对机械臂系统进行在线自校正控制.计算机仿真表明,该控制器具有较高的控制精度和响应速度,可以满足机械臂工作要求.     

一种基于改进的粒子群优化算法的神经网络PID控制器

针对多输入多输出(MIMO)复杂过程控制中控制性能偏慢等问题,对神经网络PID控制器以及PID控制理论物理机制之间的相互作用进行了研究。对神经元PID控制器隐层和输出层之间的初始权值进行了归纳,提出了一种粒子群优化算法,提高了PSO算法的收缩因子以保证优化的收敛性,并进行了Matlab仿真。研究结果表明,所提出的神经网络PID控制器的改进粒子群算法优化,在高耦合效应的复杂MIMO对象中具有良好的精度以及快速响应的特性。     

电动助力转向系统主动回正控制策略研究

针对目前电动助力转(EPS)系统存在低速行驶回正不足和高速行驶回正超调问题,提出了基于粒子群优化BP神经网络PID参数自适应调整的EPS主动回正控制算法,建立了EPS回正控制系统动力学模型和主动回正控制决策.利用粒子群算法的全局最优和收敛速度快的特点优化BP神经网络的最优权值和阈值,并通过Simulink仿真和硬件在环...     

PID控制器的量子粒子群多目标优化设计

智能算法如粒子群算法已被应用于PID控制器的参数优化,以弥补传统优化方法容易产生振荡和较大超调量的不足,但是粒子群算法存在易于早熟的缺点,在分析量子粒子群算法的基础上,提出了使用量子粒子群算法优化PID控制器的参数.为了兼顾控制系统的各项性能指标,根据控制器的实际要求对各项指标进行加权作为算法的目标函数,对PID控制器进行多目标寻优.通过2个传递函数实例,分别使用Z-N、粒子群算法和量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计,并对结果进行了分析.     

ABC算法在非线性系统辨识与控制中的应用

针对非线性系统辨识和控制器的设计,提出一种混沌映射产生初值的人工蜂群优化算法,并将该算法应用于非线性系统中的参数辨识和PID控制器的设计。参数辨识的仿真结果表明,基于混沌映射理论的人工蜂群优化算法比其他传统的算法具有更好的收敛特性和辨识性能;自动电压调节系统的仿真结果表明,基于混沌人工蜂群优化的PID控制自动电压调节系统是可行性的,且具有良好的动态调节性能。