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神经网络在细纱机中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种基于PLC和DSP的细纱杌控制系统.该系统针对细纱机控制系统的非线性与传统PID控制方法的不足,提出了一种改进型基于RBF神经网络在线辨识的单神经元PID自适应控制方法.该方法构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识,建立起在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的学习,从而实现控制器参数的在线调整.仿真试验结果表明.该控制器控制精度高,动态性能好,其控制效果优于传统的PID控制器. 相似文献
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三自由度飞行器模型的神经网络PID控制 总被引:3,自引:0,他引:3
对于具有非线性、时变和强耦合特性的三自由度飞行器模型系统,采用常规PID控制方法难以获得满意的控制效果,因此,设计一种基于免疫遗传算法优化的RBF网络PID控制器来实现该系统的稳态控制.在控制系统中,RBF网络实现对被控对象的Jacobian矩阵信息辨识,并通过在线学习自适应地调整PID参数;免疫遗传算法用于RBF网络的初值参数优化,以确保获得理想的控制效果.仿真实验表明,这种方法的控制品质优于LQR控制,具有较好的适应能力、鲁棒性和较快的响应速度. 相似文献
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基于神经网络的PID控制器 总被引:14,自引:0,他引:14
提出了一种新型PID控制器,该控制器利用BP网络实现PID参数的在线调整,采用RBF网络对被控对象在线辨识。仿真结果表明该控制器的控制效果优于传统的PID控制算法和模糊自适应PID控制算法。 相似文献
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针对船舶在海上运动的大时滞和动态时变等特点,提出基于一种变结构径向基函数(RBF)神经网络的预测PID控制器.通过建立反映系统动态变化的滑动数据窗口,在线序贯学习窗口内的数据,动态调整隐层节点与隐层至输出层的连接权值,得到结构可自适应变化的RBF网络.将该变结构RBF网络用于预测PID控制器中系统状态的在线多步预测,通过得到的预测模型灵敏度信息在线调整PID控制器参数以控制系统的输出.将该控制器用于船舶航向跟踪控制的仿真实验,结果表明该控制器具有良好的的适应性和鲁棒性. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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PID控制器因为结构简单,容易实现,并且具有较强的鲁棒性,因而被广泛应用于各种工业过程控制中。控制器参数直接影响控制器的性能,因此控制器的设计主要体现在控制器参数的调整上。参数自整定技术的发展一方面减轻了控制工程师现场调试的工作量,节省了大量的时间,另一方面也使整定的结果更加理想。利用DNA遗传算法的全局搜索的功能特性,对整个RBF神经网络参数进行优化,将RBF网络不同的中心矢量和其对应的基宽向量及各个调节权重统一编码,使得整个网络模型达到全局最优。然后利用该混合算法对PID参数进行整定,仿真证明该算法能有效地实现PID参数最优整定,其性能优于常规的RBF算法,为解决PID控制器参数最优设计提供了一种有效的方法。 相似文献
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PID控制是一个广泛应用于工业控制的算法,但它对非线性和不确定性系统适应性不够理想。PID参数自适应模糊控制器将模糊逻辑推理引入PID参数的在线自调整,是目前一种较为先进的控制器。本文介绍了模糊自整定PID控制器的设计方法,利用Matlab中的模糊工具箱设计模糊控制器,将PID与模糊控制器有机结合,并引入Labwindows虚拟仪器平台,实现PID参数自调整模糊控制系统的设计和仿真。结果表明,该控制器改善了控制系统的动态性能,增强了其实用性。 相似文献