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本文对国内外近年来出现的常见的PID自校正方法进行了较详细的概述。在此基础上,提出了一种基于控制系统过渡过程特征的PID在线自校正算法。该算法的特色是在不知道被控对象特性的情况下,对被控对象进行辨识、整定並能自动在线寻优。在辨识的思想上也较传统的辨识方法有所拓展。 相似文献
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一种基于专家调节增益的单神经元PID控制 总被引:7,自引:0,他引:7
本文提出了一种改进的单神经元PID捧制的方法,采用专家调节单神经元PID控制中的比例增益,有效地解决了单神经元PID控制中学习速度较慢,动态响应时间长等问题。这种控制方法具有较强的鲁棒性,其控制性能优于常规PID控制和单神经元PID控制,通过对一阶惯性加纯巡延的典型工业过崔对象的仿真研究,表明了这种控制算法具有优良的控制性能。 相似文献
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增益自调整单神经元自适应PID算法的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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增益自调整的神经元二自由度PID控制的SIMULINK仿真模型 总被引:3,自引:0,他引:3
该文通过编写S函数的方法建立建立增益自调整的神经元二自由度PID控制的SIMULINK仿真模型,并给出仿真结果,该仿真模型能方便地实现对增益自调整的神经元二自由度PID控制的仿真研究。 相似文献
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基于单神经元的PID自适应控制器的仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于神经元的参数自学习PID控制器 总被引:6,自引:0,他引:6
李贻斌 《计算技术与自动化》1996,15(4):1-5,52
本文利用神经元的学习功能构在了参数自学习PID控制器,并给出了一种控制灵敏度的快速近似求取方法,实现了PID参数在线自学习.这种控制结构简单,可靠性高,适时性好,仿真结构表明,它具有较强的自适应性和鲁棒性。 相似文献
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针对工业过程中再热汽温等一类大迟延惯性时变对象,采用模糊自整定PID控制器对PID参数调节和优化,该方法将模糊技术与PID控制综合起来,实现了PID控制的智能化。仿真结果表明:与常规PID控制器相比,模糊自整定PID控制器具有很强的适应性、鲁棒性和抗干扰性。 相似文献
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单神经元自适应PID控制器的性能优化设计 总被引:7,自引:0,他引:7
宋道金 《计算机工程与应用》2007,43(12):199-201
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。 相似文献
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针对复杂的非线性时变系统,研究了将模糊系统与普通PID相结合的自适应模糊PID控制系统,总结了该控制器的设计过程及设计方法。仿真结果表明,这种控制器是一种易于理解、便于实现、性能良好的控制器,能适用于非线性、时变、较强干扰的复杂系统。 相似文献
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针对新型飞机除冰车加热系统的大迟延特性和模型不确定性,设计了Fuzzy自整定PID参数的Smith预估飞机除冰车温度控制系统.根据实验数据及其工作原理建立了加热系统数学模型,并用Matlab进行仿真,仿真结果表明所设计的控制系统在稳定性、准确性,鲁棒性方面明显优于该除冰车现有的Smith预估控制系统. 相似文献
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为提高过程控制的响应速度,提出了一种基于现场可编程模拟阵列(FPAA)模糊自整定PID控制器的硬件实现方法。在8块AN221E04芯片中实现模拟乘法器、求小求和以及除法等单元电路,由各单元电路组合成完整的控制器。作为硬件电路,该控制器与软件编程实现的模糊PID控制器相比具有很强的实时性;作为纯模拟电路,该控制器内部传输信号均为连续值的模拟量,不需要A/D、D/A转换电路,与采用数字电路实现的控制器相比具有电路简单、运算速度快的特点。仿真实验结果表明:基于FPAA的模糊自整定PID控制器超调量小、稳态误差小,控制器响应时间降到了微秒级。 相似文献
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火电厂主汽温具有大惯性、大迟延和时变特性等特性,采用常规的PID串级控制难以获得满意的控制效果.为此,提出一种基于模糊自整定PID控制器的串级控制系统,该系统将模糊控制、PID控制和串级控制三者有机地相结合,提高了主汽温控制系统的控制品质.仿真结果表明:系统超调量、调节时间和抗干扰能力明显优于常规的PID串级控制. 相似文献
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如何控制燃料电池温度性能是燃料电池的一个重要问题。首先基于模糊辨识建模方法建立质子交换膜燃料电池温度性能的T-S模型。模型结构简单,精度高,方便地应用于质子交换膜燃料电池系统控制中。其次针对该模型设计电堆温度的模糊自适应控制器。最后在Matlab平台进行仿真,模糊自适应控制器在较大幅度变化的系统参数下都得到较好的控制性能,证明模糊自适应控制系统具有很好的鲁棒性和良好的控制品质,能够满足质子交换膜燃料电池温度控制系统的要求。 相似文献