基于神经网络的PID自整定控制系统

文章介绍了一种应用神经网络技术建立的PID自整定控制系统,给出了系统结构,详细分析了BP神经网络和RBF神经网络的结构和学习算法。该系统采用3层BP神经网络,其输出为PID控制器的参数;通过变结构的RBF神经网络辨识控制对象,将得到的输出对输入的梯度信息提供给BP神经网络,BP神经网络根据该信息优化PID控制器参数。仿真结果表明,该系统对于参数扰动较大的非线性系统,其收敛速度快、动态响应能力强、稳定性好,且具有较强的鲁棒性和适应性。     

基于蚁群神经网络的工业自动化PID参数优化

针对常规方法无法获得最优PID控制器参数的缺点,提出一种基于蚁群神经网络的PID控制器参数优化方法（ACO-RBFNN）。ACO-RBFNN将PID控制器的3个参数作为RBF神经网络的输入,系统输出为RBF神经网络期望输出,通过蚁群算法对RBF神经网络的参数进行优化,并通过RBF神经网络构造参数自学习的PID控制器,从而实现PID控制器参数在线优化。仿真实验结果表明,基于ACO-RBFNN的PID控制器可以得到令人满意的控制效果,可以应用于工业自动化控制系统的PID控制器参数优化。     

智能PID参数自整定技术在伺服系统中的应用

针对常规PID控制参数整定困难,且受时变、非线性等因素影响而不能达到预期控制效果的实际情况,提出了RBF网络动态辨识的BP神经网络PID参数自整定算法.此算法可实现PID控制参数的在线自整定和优化;同时,将算法应用于伺服控制系统中,以VC++6.0和Matlab为开发和仿真工具,对动态辨识神经网络智能PID参数自整定方法进行仿真研究.仿真结果表明,控制算法鲁棒性强、响应速度快,可用于控制参数时变的非线性系统.     

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。     

基于改进型RBF神经网络辨识的PID控制

针对工业控制领域复杂非线性时变系统．提出了基于改进型RBF神经网络的PID参数在线自整定方法。采用改进型RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型，自动调整PID控制器参数，实现系统的智能控制。仿真结果表明，与常规RBF神经网络PID控制方法相比，该方法具有控制精度高、响应速度快的优点，并且具备较强的自适应性和鲁棒性。     

改进PID在反应釜温度控制系统中的应用研究

反应釜炉温控制是化工生产过程中主要的控制系统之一,其温度控制具有大滞后、时变、非线性等特点.针对常规PID控制效果不佳的缺点,提出一种改进的模糊RBF神经网络智能控制方法.将系统的输入误差及误差变化率进行模糊化,并利用RBF神经网络算法对PID控制参数进行在线学习、运算和整定.在RBF神经网络控制算法中,设定初始权值在一定范围内服从高斯分布和均匀分布,对权值不断优化,使得反应釜温度达到良好的控制效果.经Matlab仿真验证,结果表明和常规PID相比,该方法提高了系统的控制精度并具有较强的鲁棒性.     

基于RBF神经网络的PID控制

传统PID的控制参数难以精确整定,且依赖于对象的精确数学模型,适应性较差,对复杂过程不能保证其控制精度。针对工业控制领域中大滞后系统,采用传统PID控制不能获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法。该方法利用RBF神经网络的自学习、自适应能力自调整系统的控制参数。仿真表明,该方法可实现有效的控制,并且与常规PID相比,具有更好的自适应性和鲁棒性。     

航空发动机分数阶PID控制器的参数自整定方法

控制器作为航空发动机的大脑,是保障发动机正常运行的核心部件,随着对发动机控制器精度和时效性的要求越来越高,传统PID控制器的性能亟需进一步提升.本文提出了改进的分数阶PID离线和在线参数整定方法,应用于涡扇发动机推力的控制中.首先,利用Caputo分数阶微积分定义建立分数阶PID模型,实现时域上的数值计算;其次,基于对数正态分布提出了改进的布谷鸟算法,实现了分数阶PID离线参数整定;然后,结合RBF网络设计参数线上整定方法,解决了参数在线整定问题;最后将相关理论应用于发动机推力的控制中,结果表明,相比其他几种优化算法,改进的布谷鸟优化算法对分数阶PID控制参数整定效果最好;利用RBF神经网络对分数阶PID进行在线整定时控制效果稳定,且分数阶PID的控制效果优于传统的PID控制,能提高对推力的控制能力.     

基于神经网络控制的直流调速系统仿真与分析

在直流电动机性能优化问题的研究中,针对传统PID控制的双闭环直流调速系统参数难以整定、自适应性差等问题,在对系统数学建模的基础上,确定了系统的控制策略,设计了一个BP神经网络的PID控制器.首先确定BP网络的结构,然后计算网络各层的输入和输出,再根据增量式PID控制算法计算控制器的输出,利用BP网络的自学习能力对PID控制器的参数实时在线调整,获得最佳的PID控制参数,从而实现直流电机转速的调节.仿真结果表明,采用神经网络控制的直流电动机调速系统具有良好的动静态性能、抗扰性能和鲁棒性能,说明了控制策略的有效性和先进件.     

粒子群优化算法在神经网络控制中的应用

考虑粒子群优化算法在不确定系统的自适应控制中的应用。神经网络在不确定系统的自适应控制中起着重要作用。但传统的梯度下降法训练神经网络时收敛速度慢,容易陷入局部极小,且对网络的初始权值等参数极为敏感。为了克服这些缺点,提出了一种基于粒子群算法优化的RBF神经网络整定PID的控制策略。首先,根据粒子群算法的基本原理提出了优化得到RBF神经网络输出权、节点中心和节点基宽参数的初值的算法。其次,再利用梯度下降法对控制器参数进一步调节。将传统的神经网络控制与基于粒子群优化的神经网络控制进行了对比,结果表明,后者有更好逼近精度。以PID控制器参数整定为例,对一类非线性控制系统进行了仿真。仿真结果表明基于粒子群优化的神经网络控制具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

Determination of the possible duration of performance of a set of tasks

Cybernetics and Systems Analysis -     

桥面损坏状态评估专家系统探讨

介绍关于桥梁结构损坏状态评估专家系统，在讨论状态评估方法的基础上，重点介绍损坏状态评估因素关系树的建立及各因素状态的模糊表达式等，最后以桥面诊断过程为例介绍系统的构成及诊断流程图，知识表达方式，系统推理过程及工作流程。     

Complexity of families of learning algorithms and estimation of the nonrandomness of extraction of empirical regularities

The paper presents a general approach to the evaluation of the complexity of classes of algorithms, so-called pVCD-method. To develop this method, all the examined families of models of empiric generalization were restricted to classes implementable on computers and, wider, by examining their partially recursive representations. Within the framework of the algorithmic approach, the concept of Kolmogorov’ complexity of algorithms for the recognition of properties or the extraction of regularities is proposed. The method proposed to evaluate the nonrandomness of the extraction of empirical regularities is based on this concept.     

Analysis of microdensitometric data in terms of probability of cleavage of DNA

Computer-aided analysis of autoradiographic films of DNA fragments is presented. The Powell least-squares procedure is used for optimization of parameters for components of complex densitometric curves. Since each densitometric spectrum may be divided for several non-overlapped blocks of bands, there is no upper limit on the number of parameters which must be optimized. Eight shapes for the component bands are utilized: symmetric and asymmetric Gauss and Cauchy functions, direct, symmetric and asymmetric product of Gauss function and inverse of Cauchy function, and log-normal function. The probability of DNA cleavage is calculated with correction for multiple cuts. The methods presented was applied to detailed analysis of densitometric spectra of a 21-bp DNA restriction fragment and allowed for direct correlation between structural microheterogeneity of DNA and the resulting cutting pattern. This method should facilitate the analysis of densitometric data from antibiotic-induced cleavage of DNA and footprinting experiments.     

An estimate of numbers of terms of semicycles of delay difference equations

In this paper, we study the semicycles of oscillatory solutions of the delay difference equation y_n+1 − y_n + p_ny_n-k = 0, where p_n is a sequence of nonnegative real numbers and k is a positive integer. Upper bound of numbers of terms of semicycles are determined in the case when

Our results improve and complement known results in literature.     

联合收割机脱粒滚筒恒速智能控制器设计

研究了轴流式联合收割机的控制问题,给出了联合收割机脱粒滚筒的数学模型,介绍了基于模式识别的智能控制原理,建立了联合收割机脱粒滚筒恒速控制模型,设计了基于模式识别的智能恒速控制器.应用Matlab/Simulink进行了控制器仿真,其结果表明,将基于模式识别的智能控制应用于联合收割机脱粒滚筒的恒速控制,其过渡过程平稳、响应速度快、无超调、无振荡并且无稳态误差.     

Complexity of approximation of 3-edge-coloring of graphs

The problem to find a 4-edge-coloring of a 3-regular graph is solvable in polynomial time but an analogous problem for 3-edge-coloring is NP-hard. To make the gap more precise, we study complexity of approximation algorithms for invariants measuring how far is a 3-regular graph from having a 3-edge-coloring. We show that it is an NP-hard problem to approximate such invariants with an error O(n1−ε), where n denotes the order of the graph and 0<ε<1 is a constant.