基于动态RBF网络的预测控制在中速磨煤机优化控制的应用

针对大型火电厂直吹式制粉系统的时滞和非线性特点,将基于动态RBF网络模型的预测控制应用于MPS中速磨煤机的优化控制中。通过对M-RAN算法的改进,加快了对非线性系统的辨识速度。建模仿真证明了改进M-RAN算法的有效性和实时性,并结合预测控制解决了系统的时滞问题;应用结果也表明该方法具有良好的动态响应和较强的鲁棒性。     

压电陶瓷驱动器控制模型建立及仿真

介绍了一种压电陶瓷微位移驱动器的控制模型．借助于统计物理学分析，结合数学方法，利用BP人工神经网络建立了一个简单实用的压电陶瓷的迟滞数学模型，并根据实测压电陶瓷电压／位移数据，对该控制模型进行了仿真，仿真结果表明，所建立的模型可有效地减小压电陶瓷的迟滞非线性误差，提高压电陶瓷微位移的控制精度，有助于实现压电陶瓷驱动器的高精度微位移开环控制．     

等离子体控制系统可靠性研究

文章通过分析影响等离子体控制系统可靠性的因素,分析了电源传导干扰、大功率整流设备干扰和外界干扰,确定了干扰信号进入控制系统的途径。接着从选型、设计、施工、编程、调试等环节,明确了提高控制系统可靠性的技术措施,保证了等离子体控制系统的可靠性。     

基于神经网络PID控制的系统非线性校正的研究

在对BP神经网络PID控制器系统研究的基础上，提出了单神经元的自适应PSD算法。该算法兼有单神经元和自适应PSD算法的特点，简单、实时性好、自适应能力强，可用于控制过程时变、有大滞后的较复杂的对象，是一种实用价值较高的自适应控制算法。文中采用BP神经网络PID控制与单神经元PSD自适应控制两种方法对压电式微位移系统进行非线性控制，并取得了良好的效果。     

基于单神经元PSD压电微驱动系统控制的研究

压电式微驱动器具有灵敏度高，响应快，易于控制，性能稳定等特点，由于压电陶瓷复杂的机理．它存在着迟滞、蠕变和非线性的压电误差，且受环境温度、外力振动等因素影响。在高精度定位时存在较大误差，为了消除压电陶瓷迟滞、蠕变、非线性及其他外部因素对定位精度的影响，采用了单神经元比例、求和、微分（PSD）功能的控制算法。实现微驱动定位工作台的实时控制。实验证明该控制算法对系统定位控制很有效。     

湿式盘式制动器的设计仿真

采用人工神经网络BP(Back Propagation)法,将相对摩滑速度、比压等影响因素作为神经网络的输入,摩擦因数作为输出,建立了神经网络关系模型,并用来计算制动力的动态变化过程。这种人工神经网络模型对盘式制动器的设计有较好的参考价值,最后还给出了制动力的变化曲线。