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1.
RBF网络在线辨识的神经元控制 总被引:8,自引:0,他引:8
提出了一种基于RBF网络在线辨识的单神经元PID自适应控制方法。介绍了RBF网络在线辨识、单神经元PID控制器和控制算法。仿真和应用结果表明,该方法比常规PID控制具有调节速度快、超调小等特点。 相似文献
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林兰芬 《计算技术与自动化》2006,(Z2)
提出一种模糊神经PID控制算法,该算法采用RBF网络对被控对象进行在线辨识,利用模糊神经网络在线调整PID控制参数。将该算法应用于水轮机调速系统,仿真结果表明该控制算法优于传统的PID控制算法。 相似文献
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针对烤房控制应用,在嵌入式硬件上实现模糊自适应PID控制算法。该算法利用模糊推理对PID参数进行在线自整定。利用该算法可提高PID控制器性能和控制精度。利用可扩展标记语言存储模糊PID控制参数、模糊推理规则库等,可实现在线数据参数的增删、修改、更新操作。 相似文献
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Internet网络拥塞控制算法决定着网络的服务质量。把Internet通信系统看作具有通信时延的闭环反馈系统,建立了一个PID调解器控制Internet连接节点的拥塞率。采用特定相位裕量方法动态调整PID控制器的参数,使控制器能在线自适应网络系统中的变化。最后仿真验证了新的主动队列管理策略的有效性和鲁棒性。 相似文献
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提出了一种结合神经网络和遗传算法的智能PID控制算法;该控制器先利用RBF辨识网络在线辨识系统模型,再利用遗传算法在线调整PID三个控制参数,将传统的Ziegler-Nichols方法所得的控制参数作为遗传算法的初始参数范围,缩小了遗传算法的寻优范围;在MATLAB6.5环境下进行仿真和试验研究,结果证明RBF辨识网络的输出能够很好地跟踪对象输出,遗传算法很好地优化了控制参数;二者结合可在线有效地控制较复杂的被控对象. 相似文献
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针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。 相似文献
8.
神经元PID控制器在两轮机器人控制中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对两轮机器人传统PID控制器参数整定困难的问题,设计了一种神经元PID控制器.该控制器利用神经元的自学习和自适应能力,在线实时调整控制器各项参数.建立了两轮机器人的非线性模型,讨论了神经元PID控制系统的结构及其控制算法和各项控制器参数的学习算法.将设计的控制器其应用于两轮机器人的平衡控制中,并且与传统PID控制器进... 相似文献
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基于PCC的神经网络PID控制器设计 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一种基于可编程计算机控制器(PCC)的神经网络PID控制器,实现了以新一代PCC为硬件,利用神经网络逼近任意非线性函数的能力,对PID控制算法中的三个参数K_p,K_i,K_d进行在线调整,并利用神经网络模型对被控对象的输出值进行预测,根据预测值对神经网络各层中的加权系数进行在线修正,同时引入了带死区的控制算法;该控制方案具有调节速度快、适应能力强、可靠性高等优点;实验结果表明,该控制器具有强抗扰、响应快、鲁棒性好等特点。 相似文献
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为实现航空发动机模拟式电子控制器(EEC)的数字化设计,以其低压压气机导流叶片调节通道为主要研究对象,提出一种模糊神经网络PID控制器,将模糊控制、神经网络、PID控制相结合,利用模糊控制专家经验优势和神经网络的自学习、自适应能力,优化PID控制参数,实现控制性能提升。仿真结果显示,基于模糊神经网络的PID控制器控制性能有较大提高,具有比常规神经网络PID控制器更小的超调量和更好的抗干扰性;适用于定常系统和非定常系统,具有更好的自适应性与鲁棒性;可应用于航空发动机模拟式电子控制器(EEC)的数字化设计。 相似文献
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BP神经网络PID控制器在工业控制系统中的研究与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
针对实际被控对象的时变性和非线性的特点,本文将基于BP神经网络PID的控制器应用于工业控制系统中,同时设计了三层BP神经网络并对BP神经网络PID控制器的算法进行了分析。仿真结果的分析表明:本文所设计的BP神经网络PID控制器在跟随性能、抗扰性能和鲁棒性能方面表现出了良好的控制效果。 相似文献
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球杆系统是一种典型的高阶非线性不稳定系统,针对PID跟踪控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题,本文提出一种带有低通滤波器的RBF神经网络控制器(RBFC)动态补偿PID控制的球杆控制方法,控制系统由RBF神经网络控制及PID控制器组成。为提高参数辨识速度和避免局部最小值,采用梯度下降法更新隐含层参数,采用带有遗忘因子的最小二乘法更新输出层权值。实验结果表明,该控制方案相比PID控制具有更高的控制精度,比BP神经网络具有更快的学习速度,低通滤波器保证了RBFC的辨识精度和稳定的控制输出,具有良好的动静态特性和控制性能。 相似文献
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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。 相似文献
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基于合作粒子群算法的PID神经网络非线性控制系统 总被引:7,自引:2,他引:5
PID神经元网络 (PIDNN)模型为一种新型的神经网络模型,兼有PID与神经网络的共同优点,应用于复杂的控制系统.取得优良控制性能,但其后向传播算法 (BP)限制了该模型的应用范围.为实现对非线性多变量系统的有效控制,扩展神经网络的应有范围,本文采用PIDNN神经网络设计了多变量PIDNN神经网络 (MPIDNN)控制器,并用本文作者提出的合作粒子群算法 (CPSO)取代了传统BP后向传播算法,通过比较MPIDNN_CPSO、MPIDNNCRPSO、MPIDNN_PSO和MPIDNN_BP4种控制器的控制性能,仿真结果表明,基于CPSO算法的MPIDNN控制器实现了对非线性多变量不对称系统的有效控制.与传统的BP算法相比,CPSO算法提高了控制系统的稳定性、精确性与鲁棒性. 相似文献
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张彬 《电脑与微电子技术》2012,(19):3-6
针对常规PID控制器对于复杂的、动态的和不确定的系统控制还存在着许多不足之处,提出一种基于模糊RBF神经网络的PID自适应控制方法。首先用改进的模糊K一均值聚类算法初始化RBF神经网络的隐层节点中心和基函数宽度,再采用梯度法优化RBF神经网络自适应地整定PID的三个参数。仿真结果表明该学习算法的实用性和有效性。 相似文献
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基于改进的CMAC神经网络与PID并行控制的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
提出一种改进的CMAC神经网络控制算法,利用满打满葬单元的先前学习次数作为可信度;将改进的CMAC与PID实现复合控制,由CMAC控制器实现前馈控制,PID控制实现反馈控制;仿真表明,改进算法的响应速度和精度有一定的改善。 相似文献