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.     

基于单神经元的PID自适应控制器的仿真研究

本文将神经网络与PID控制器相结合，设计了一种具有自适应、自学习功能的单神经元自适应PID控制器，该控制器可以实现PID参数在线调整，当控制对象参数在较大范围内改变时，该控制器表现出较强的鲁棒性。     

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。     

单神经元自适应PID控制器的性能优化设计

研究了单神经元自适应PID摔制器性能优化问题,阐述了该摔制器的特点、控制律;给出了一种控制灵敏度的快速近似求取方法,实现了PID参数的在线自学习;使单神经元控制器具有可调参数少、易于整定、控制输出平稳、鲁棒件强的独特优点,适用于大滞后且要求平稳控制输出的工业过程。     

单神经元自适应PID控制器在AQM中的应用

主动队列管理(AQM)对于保持TCP网络高性能是一种有效的策略。AQM的基本机制是调节数据包进入路由器缓冲区的速率,从而避免网络拥塞。针对传统PID控制器在拥塞控制过程中参数固定的缺点,将神经网络理论引入AQM的研究中,设计了一种改进的单神经元自适应PID主动队列管理器。基于NS2平台的仿真结果表明,与PID控制器及传统的单神经元自适应PID控制器相比,改进的控制器对网络环境的变化有更强的适应能力和更好的稳定性。     

精密直线位移工作台单神经元自适应PID控制方法研究

设计并实现了一套直线位移工作台的精密运动控制系统,建立了直线位移工作台系统各组成部分的数学模型;在分析研究常规PID控制的基础上,针对精密直线位移工作台对定位、响应速度、运动方向等方面的高精度要求,提出了一种适合于高精度直线位移工作台的单神经元自适应PID控制策略,实现了对直线位移工作台的精密运动控制;经实验表明该精密直线位移工作台单神经元自适应PID控制具有良好的动态性能、自适应能力和较强的鲁棒性.     

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。     

一种能改善快速性的变结构单神经元自适应PID控制器

针对单神经自适应PID控制器的快速响应性能的不足，提出一种根据误差的大小而采用不同单神经元控制器结构的算法。仿真的结果证明了本算法的有效性。     

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.     

电站锅炉汽包水位系统的单神经元自适应PID控制

电站锅炉汽包水位间接地反映了锅炉负荷与给水平衡的关系。是电站发电机组运行的主要控制参数之一。本文提出了一种电站锅炉汽包水位系统的单神经元自适应PID控制策略。将蒸汽流量信号引入到单神经元网络中来考虑负荷变化对锅炉汽包水位的影响，使其具有前馈补偿能力，以消除“虚假水位”现象。仿真试验结果表明了该控制策略的有效性和实用性。     

一种神经形态马赫数PID自适应控制器研究

本文从自适应控制和优化学习算法的角度出发,将传统的PID控制和神经网络BP算法相结合,构造了具有自适应、自学习功能的神经形态PID自适应马赫数控制器(NNCPID)。通过对网络控制模型的训练、学习和系统仿真,验证了该NNCPID控制器在改善马赫数控制性能、提高系统实时性、鲁棒性等方面,具有很大的优越性。     

一种基于速率的单神经元自适应PID拥塞控制方法

从控制理论的角度研究了一种基于速率的拥塞控制方法．采用单神经元自适应PID控制器,可以在线调节控制参数以保证控制环路的稳定性．运用Jury稳定判定标准给出了保证被控ATM网络在平衡点附近稳定的条件．仿真结果表明,使用该控制方案能使缓冲器队列长度快速收敛到目标值,并维持小的队列振荡,与传统的PID控制器相比具有更好的稳定性和鲁棒性．     

自适应模糊PID控制器的设计

目前的工业过程控制中被控对象往往都是非线性、时变的系统,常规PID控制对于这样系统的控制效果不是很理想。为此,提出将模糊技术与PID控制相结合的控制方式,设计出自适应模糊PID控制器。利用Matlab中模糊逻辑控制工具箱设计模糊控制器,在Simulink环境中实现了该自适应模糊PID控制器的仿真。仿真结果表明,该模糊PID控制具有控制灵活、响应快和适应性能强的优点。     

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。     

料筒温度RBF神经网络PID控制器设计及仿真

针对PID控制器具有参数整定不良、性能欠佳、温度控制精度较低,无法满足当今高精密挤出成型加工需要的问题,设计了一种基于RBF神经网络的PID控制器,该控制器将神经网络能无限地逼近非线性系统、运算量小、收敛快的优点和PID控制技术有机地结合起来,获得较高的温度控制精度。仿真结果表明,神经网络PID控制器能有效地缩短过渡过程时间,具有很好的稳定性和快速响应性,比普通PID控制具有更好的控制效果,可改善料筒温控系统的动、静态性能。     

单神经元自适应PID控制器的研究及MATLAB仿真

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.     

高速列车速度跟踪神经网络PID控制器的设计

高速列车速度跟踪控制系统是一个复杂的非线性系统,难以取得高精度的跟踪性能.为了减少速度跟踪误差,设计了高速列车神经网络PID控制器.首先建立了描述列车运行过程的单位移多质点模型,该模型考虑了列车的基本阻力和附加阻力以及车厢之间的相互作用力.然后阐述了BP神经网络PID控制,并设计了列车速度跟踪控制器,根据速度误差用神经...     

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。     

基于神经网络PID控制的自动化测试系统的开发与设计

针对汽车交流发电机性能自动化测试系统中测试对象特性的多样性及测试环境的多变性,在进行测试条件参数调节的过程中,采用改进型BP神经网络PID控制器,实现PID参数的在线自整定,改善自动化测试系统的动态品质,从而有效提高发电机生产线的生产效率.