基于PID神经网络的电加热炉Smith预估温度控制

本文提出了基于PID神经网络和Smith预估器的电热炉温度控制器。PID神经网络将PID控制器与具有自学习功能的神经网络相结合,综合了PID和神经网络控制各自的优点,改善参数时变对系统性能的影响。PIDNN-Smith控制器加入Smith预估器解决了加热炉的滞后影响,使控制器对加热炉的温度控制有了更好的效果。利用MATLAB软件对温控系统进行了仿真测试,并对测试结果进行了分析。     

神经PID控制在电厂主汽温控制中的应用

针对火电厂主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性,设计了基于BP神经网络的神经PID汽温控制系统,并用MATLAB进行仿真,结果表明该控制器优于常规PID控制器。     

基于RBF神经网络整定的高速公路匝道PID控制器

研究RBF神经网络整定PID控制器的参数,并应用到高速公路入口匝道控制中。首先阐述了入口匝道控制原理,然后建立了高速公路交通流模型,并设计了RBF神经网络整定的高速公路匝道PID控制器,RBF神经网络通过对被控对象Jacobian信息的辨识来动态调节PID控制器的参数,最后用MATLAB软件进行系统仿真。仿真结果表明,该控制器具有优越的动态和稳态性能,用于高速公路入口匝道控制中效果良好。     

基于BP神经网络的贴片机运动精度控制

将BP神经网络PID控制方法应用于贴片机运动精度控制器设计;针对传统PID控制器参数难以整定等问题,提出了BP神经网络和PID控制器相结合的方法,该方法既有常规PID控制器结构简单的特点,又有BP神经网络自适应、自学习以及逼近任意函数的能力;首先根据伺服电动机的工作原理建立了电枢控制伺服电动机模型传递函数,在此基础上建立了贴片机单关节轴位置控制器模型传递函数;其次描述了BP神经网络和PID控制器相结合的控制模型,并对具体的控制算法进行了定义;最后利用MATLAB仿真工具对贴片机单关节位置控制进行了仿真;仿真结果表明,结合BP神经网络的PID控制系统提高了系统的稳定性、快速性和动态性能并获得很好的控制效果。     

模糊神经网络PID控制器及在DTC中的应用

本文详细介绍了常规控制和模糊PID控制在直接转矩控制系统中的应用，建立在MATLAB仿真模型的基础上．利用多层神经网络构建模糊PID控制器，通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则，根据不同时刻的误差和误差变化率运用模糊推理在线自整定PID参数。仿真表明，改进的模糊PID控制器具有常规PID控制器更好的效果。本系统适用于高性能交流伺服或调速系统。     

直流无刷电机智能控制系统研究

阐述直流无刷电机工作原理,分析直流无刷电机的数学模型;介绍模糊控制理论与神经网络控制理论,提出模糊自适应PID控制策略;在MATLAB环境下,分别使用反电动势建模法建立直流无刷电机控制系统的模型,并对各个模型进行仿真分析。然后利用BP神经网络控制策略,模糊自适应PID控制策略改进速度控制器中的常规PID算法,进行仿真,并将所得结果进行对比。从对比结果可以得出模糊自适应PID控制策略更适合直流无刷电机的控制。     

基于BP神经网络的参数自整定PID控制器仿真研究

PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法,但在实际应用中,其参数整定仍未得到较好的解决。把神经网络技术应用在PID控制中,充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力,构造神经网络PID自整定控制器,并通过MATLAB仿真试验,取得较好的效果。     

主动磁悬浮轴承的神经网络自适应稳定性控制

针对主动磁悬浮轴承本质非线性和开环不稳定的系统特征,设计了一种BP神经网络自适应PID控制器。该控制器采用改进的BP神经网络PID控制算法,通过BP神经网络的自学习和权值调整寻找最优的PID参数,克服了常规PID控制参数整定困难的缺陷,实现了系统的自适应控制。通过MATLAB/Simulink环境和S-Function模块建立了主动磁悬浮轴承控制系统模型,并进行了系统仿真实验,结果表明,BP神经网络自适应PID控制系统响应速度更快,具有更好的动态性能和稳态性能。     

一种RBF神经网络自适应PID控制器在超临界温度系统的应用研究

将传统PID控制器参数优化和径向基函数（RBF）神经网络结合,提出了基于RBF神经网络的PID控制器。将该控制器用于某超临界电厂温度系统中,由RBF网络对温度控制系统进行在线辨识,建立其在线参考模型并为PID控制器提供信息,控制器通过在线的自学习不断进行适应性控制,从而实现参数在线自调整,优化误差性能指标。MATLAB仿真结果表明,控制器对超临界温度系统有较好的控制效果,不仅跟踪性能良好,而且抗干扰性较强,鲁棒性较好。     

阴极炭块自动组装神经网络控制器的设计与实现

在经典控制器的基础上,本文设计了基于BP神经网络的PID控制器,采用BP神经网络训练方法,针对阴极炭块自动组装过程中工作台拖动的模型,用MATLAB软件工具进行了仿真,仿真结果证明了方案的可行性。     

Stability analysis and implementation of chopper fed DC series motor with hybrid PID-ANN controller

The attempt is made to enhance the performance of a closed loop control of DC series motor fed by DC chopper (DC-DC buck converter) by hybridization of PID controller with an intelligent control using ANN (Artificial Neural Network) controller. This system consists of inner current controller loop and outer PID-ANN based speed controller loop. The current controller allows the PWM (Pulse Width Modulation) signal when the motor current is less than set value. The PID-ANN speed controller controls the motor voltage by controlling the duty cycle of the chopper thereby the motor speed is regulated. The PID-ANN controller performances are analyzed in both steady state and dynamic operating condition with various set speed and various load torque. The rise time, maximum over shoot, settling time, steady state error and speed drops are taken for comparison with conventional PID controller and existing work. The steady state stability analysis of the system also is made by using the transfer function model with MATLAB. The training data for PID-ANN controller is taken from conventional PID controller. The Hybrid PID-ANN controller with DC chopper has better control over the conventional PID controller and the reported existing work. This system is simulated using MATLAB/Simulink and also it is implemented with a NXP 80C51 family Microcontroller (P89V51RD2 BN) based Embedded System.     

基于ARM的模糊自适应PID温度控制系统设计

为了解决传统PID控制器控制电冰箱温度所存在的响应速度慢、控制精度不高等问题,本文采用自整定模糊PID控制算法设计了模糊PID控制器,并在MATLAB环境中进行了仿真,与常规PID控制器的性能进行了对比,结果表明模糊自适应PID控制器的响应特性优于传统的PID控制器,响应速度更快,稳态精度更高,超调量更小,提高了电冰箱温度控制系统的性能.最后在ARM芯片上实现模糊控制算法,模糊控制表采用新方法二维矩阵存储,以便方便查询和管理,更好地满足温度调节的实时性.     

Simulation based neuro-fuzzy hybrid intelligent PI control approach in four-area load frequency control of interconnected power system

This paper presents a novel control approach of hybrid neuro-fuzzy (HNF) for load frequency control (LFC) of four-area power system. The advantage of this controller is that it can handle the non-linearities, and at the same time it is faster than other existing controllers. The effectiveness of proposed controller in increasing the damping of local and inter area modes of oscillation is demonstrated in four area interconnected power system. Area-1 and area-2 consist of thermal reheat power plant whereas area-3 and area-4 consist of hydro power plant. Performance evaluation is carried out by using fuzzy, ANN, ANFIS and conventional PI and PID control approaches. The performances of the controllers are simulated using MATLAB/Simulink package. The result shows that intelligent HNF controller is having improved dynamic response and at the same time faster than ANN, fuzzy and conventional PI and PID controllers.     

汽油发电机转速前馈-反馈控制系统

汽油机的转速稳定性是影响汽油发电机电气性能指标的一个重要因素,本文在分析其工作原理的基础上提出了一种电流前馈、转速负反馈式的系统结构,并且把反馈控制器设计为模糊控制、PID控制和保持模态相结合的多模态控制器.利用MATLAB工具进行的仿真和实际配机试验结果都表明,采用此算法后该转速控制系统的稳态性能和动态切换性能都比采用常规PID控制时有明显改善,证实了所提方法的有效性.     

柴油机自适应遗传非线性PID调速控制仿真

研究船用柴油机控制优化问题,柴油机调速要求快、稳、准。针对船用柴油机调速系统的时变、非线性及外界干扰等特点,传统PID调速稳定时间长,控制效果不佳。为提高喷油量达到控制准确度,改善调速系统性能,提出了一种柴油机自适应遗传非线性PID调速控制策略。采用Matlab对柴油机调速系统模型进行辨识并验证其准确性。利用非线性PID控制实现各参数增益的实时调整,提高了抗干扰能力,通过自适应遗传算法对系统的动态偏差进行监控,优化非线性PID控制器参数,减少了超调量,提高控制精度。仿真结果表明,采用自适应遗传非线性PID控制器稳定时间更短,鲁棒性强,控制精度更高,优化了柴油机调速系统性能。     

A new software tool for synthesis of linear PID controllers

A new versatile software utility for synthesis of linear PID controllers is described, and the software listing is presented. The software is in the MATLAB environment. Closed-form PID controller gain design equations are developed. The design approach is systematic, and it is based on frequency matching technique with a model matching criteria. The objective is to design a closed-loop feedback system with a PID controller whose dynamic and static behavior would mimic a user-defined reference linear model. The design procedure is automated via a new MATLAB command. The software also has applications in synthesis of nonlinear PID controllers. Because the design equations are of a closed form, the speed of calculations is high; therefore, design software may be used in designing self-tuning adaptive PID controllers.     

非对称模糊PID控制在二质量伺服系统中的应用

针对伺服系统在低速情况下具有较强的摩擦现象,是一个强非线性系统,本文将模糊控制与PID控制手段结合起来,提出采用非对称模糊PID控制方法,将其引入伺服系统的位置环中,同时建立了基于MATLAB/SIMULINK的系统仿真图。通过仿真试验,验证了非对称模糊PID控制方法具有较好的控制精度和稳定性,该控制方法可使系统的性能有所提高。     

光源跟踪伺服系统模糊PID控制的仿真研究

在光源跟踪控制方面,采用传统PID控制器的响应速度、调整时间和稳定性等存在一定不足。该文利用模糊控制原理,采用模糊推理的方法,实现对PID控制器的参数在线整定,并利用MATLAB工具箱,对光源跟踪伺服系统进行仿真研究。仿真结果表明,对于固定特性的对象或变结构对象,相对于常规PID控制,采用参数模糊白整定的PID控制器能使超调和反应时间大幅减小,为在实际应用中进一步提高光源跟踪速度和精度提供了理论依据。     

基于模糊自适应PID的随动系统设计与仿真

研究随动控制系统优化问题,常规PID控制器参数调试凭经验,导致系统性能不高。为了提高系统快速性和稳定性,提出并设计了模糊自适应PID控制器,可以对参数进行在线修正以使系统性能最优。可采用经验法调试的常规PID参数为初值,再用模糊化和近似推理等对参数进行在线修正,从而使系统性能达到最优。既具有模糊控制灵活性和适应性强的优点,又具有PID控制精度高的优势。通过设计模糊自适应PID控制器,以某二维随动转台系统为对象,在MATLAB环境中进行了仿真,并与常规PID控制器的性能进行了对比,结果表明模糊自适应PID控制器的响应特性优于传统的PID控制器,响应速度更快,稳态精度更高,为随动系统优化设计提供了依据。     

光源跟踪伺服系统模糊PID制的仿真研究

在光源跟踪控制方面,采用传统PID控制器的响应速度、调整时间和稳定性等存在一定不足。该文利用模糊控制原理,采用模糊推理的方法,实现对PID控制器的参数在线整定,并利用MATLAB工具箱,对光源跟踪伺服系统进行仿真研究。仿真结果表明,对于固定特性的对象或变结构对象,相对于常规PID控制,采用参数模糊自整定的PID控制器能使超调和反应时间大幅减小,为在实际应用中进一步提高光源跟踪速度和精度提供了理论依据。