基于模糊神经网络PID的线切割张力控制系统的分析

分析了张力系统与模糊PID控制之间的关系,及控制系统对线切割机床加工精度和效率的影响。往复走丝线切割张力控制包含复杂的非线性问题,而模糊PID控制器在处理非线性问题方面有很大优越性。用神经网络建立模糊控制规则表,调整PID参数,使模糊PID对张力控制效果达到更好。利用神经网络和模糊PID结合的方法,分析神经网络模糊PID实现的控制,证明模糊神经网络PID控制系统具有较好的鲁棒性和优越性。     

静变电源的优化模糊神经网络PID控制研究

为提高静变电源输出电压的质量,采用了优化模糊神经网络PID控制器代替模糊PID控制,所采用的优化模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点,使推理速度加快,并通过在系统运行时神经网络不断地增加和完善模糊控制规则,单神经元通过自学习调整控制因子,提高了系统控制的精度.将该方法和PID稳态控制性能的优势相结合,实时地对系统控制量进行调整.在MATLAB/SIMULINK环境下,对于优化模糊神经网路PID和模糊PID在静变电源控制中的应用分别进行了仿真.仿真分析结果表明,经过BP神经网络和单神经元网络学习后,控制器具有良好的控制性能和自适应能力,很好地满足了系统的鲁棒性、快速性的要求.     

基于柔性神经网络模糊PID的永磁同步电机调速研究

针对传统永磁同步电机(PMSM)的PID控制系统存在的转速响应时间慢、超调以及稳态误差大等问题,在传统PID控制上引入柔性神经网络与模糊控制,提出了一种柔性神经网络模糊PID控制算法。基于该算法设计了PMSM控制系统,并通过MATLAB建立其仿真模型。仿真结果表明,与模糊PID及柔性神经网络PID相比,柔性神经网络模糊PID控制能有效减少转速响应时间和稳态误差。     

基于MOMI模糊神经网络PID温室控制算法研究

通过对温室大棚的分析,论证了模糊神经网络PID控制技术在温室控制中的可行性.将模糊神经网络控制与传统的PID控制相结合,通过PID算法实现控制的准确性.通过实验证明该控制系统具有较好的适应能力和较强的鲁棒性,控制效果很好.     

模糊神经网络PID控制器在VEHSLS中的应用

该文设计了模糊BP神经网络PID控制器,用于提高VEHSLS控制精度和响应速度。该控制器把模糊逻辑、BP神经网络和PID控制的优点相结合,充分利用了模糊逻辑的抽象能力、神经网络的自学习功能和HD控制算法简单的特点,使系统可以通过模糊神经网络在线调整PID控制器的参数,进而提高了VEHSLS控制精度和系统的稳定性。     

采用改进模糊神经网络PID控制的移动机器人运动误差研究

移动机器人在复杂环境中运动,容易受到各种波形的干扰,导致移动机器人跟踪误差较大.对此,创建了移动机器人平面简图模型,建立移动机器人动力学方程式.在传统PID控制方法的基础上,设计了模糊神经网络PID控制方法.采用改进粒子群算法优化模糊神经网络PID控制参数,输出最优PID控制参数.采用Matlab软件对移动机器人跟踪误差进行仿真,并与传统PID控制方法进行比较和分析.仿真结果显示:在正弦波的干扰环境中运动,传统PID控制方法不能抑制外界环境的干扰,实际运动轨迹与理论运动轨迹偏差较大;而改进模糊神经网络PID控制方法能够抑制外界环境的干扰,实际运动轨迹与理论运动轨迹偏差较小.移动机器人控制系统采用改进模糊神经网络PID控制方法,能够在线调整PID控制器参数,控制精度较高.     

基于模糊神经网络PID的液位串级控制的研究

利用PID算法对液位串级系统进行控制虽然是一种有效的控制方法,但由于它的精确数学模型难以确定,使得参数整定困难、控制效果不理想。该文将PID算法、模糊控制算法以及神经网络算法相结合,形成了一种智能控制算法——模糊神经网络PID算法。将该算法运用到液位串级控制系统中,实现了PID参数的自整定,并且提高了控制质量。实验结果表明,模糊神经网络PID算法与PID算法的控制效果相比,在鲁棒性和响应时间等方面有了较大的提高,具有一定的应用前景。     

基于神经网络的模糊自适应PID控制方法研究

针对常规PID控制器不能在线修正参数以及模糊规则和率属函数对专家经验的依赖性,提出了神经网络模糊自适应PID控制器,从而综合了传统PID控制、模糊控制、神经网络控制的优点,使其具有PID控制的广泛适用性和神经网络的自适应和自学习能力,同时又具备模糊控制的非线性控制作用;仿真实验可知该控制器具有更快的响应和更好的平稳性.     

基于模糊RBF神经网络的PID控制方法及应用

针对常规PID控制参数固定难于满足时变不确定非线性系统的控制要求,利用模糊控制的良好收敛性和对模糊量的运算优势,以及神经网络自学习、自适应的特性,将常规PID控制与模糊控制、神经网络结合起来,提出一种基于模糊RBF神经网络的PID控制方法,实现了对PID参数的实时在线整定。将算法运用到柴油发电机调速系统的PID参数寻优中,MATLAB仿真试验结果表明,模糊RBF神经网络的PID控制具有更好的动静态特性和抗干扰性能,提高了对非线性时变被控对象的控制效果。     

抓斗挖泥船平挖的智能控制及仿真

设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,将其运用到大型抓斗挖泥船平挖控制系统中。该系统建立一个两输入三输出的模糊神经网络,并提供样本进行自学习。在Simulink中对基于模糊神经网络的PID控制系统和常规PID控制系统进行平挖运动仿真,结果表明,与常规控制相比,该网络能使系统的响应更为迅速,超调量小,鲁棒性强。     

基于模糊神经网络PID的复合控制策略

为了结合模糊控制容错力强和神经网络PID在线学习和调整的优点,提出了一种结合模糊控制与神经网络PID控制的复合控制方法,即分别设计模糊控制器和神经网络PID控制器后,再利用权重分配器对这两个控制器进行权重分配来控制被控对象。将该控制策略应用于某火电机组的二级过热器减温水流量系统控制,并在simulink仿真平台进行仿真,仿真实验结果表明:该复合控制策略较传统的模糊控制或神经网络PID控制的上升时间更短,调节时间和超调量更小,稳态性能更好。     

基于模糊神经网络的中频感应加热电源的研究

通过对原有感应加热电源温度控制方法的分析,提出了一种适合于非线性系统基于模糊神经网络的温度控制方法。与传统的控制策略相比,模糊神经网络控制具有不依赖控制对象精确的数学模型,较强的鲁棒性,控制方式简便等优点。实验证明:该加热方法优于常规PID和模糊PID,可获得良好的动态特性,具有稳态精度高,功率调节范围宽,工作稳定可靠的优点。     

基于模糊神经网络的精密角度定位PID控制

针对精密角度定位系统存在非线性、时变性,传统PID控制难以获得理想控制效果的问题,提出一种基于模糊神经网络的PID控制方法,将模糊控制、神经网络与PID控制相结合,采用3层前向网络、动态BP算法,利用神经网络的自学习和自适应能力,实时调整网络的权值,改变PID控制器的控制参数,整定出一组适用于控制对象的kp、ki、kd参数,实现精密角度定位PID控制的自适应和智能化。实验结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统的PID控制,控制性能有较大的提高,能有效提高定位精度,缩短定位时间。     

油茶果采摘机阀控液压马达模糊神经网络PID控制

推摇式油茶果采摘机在作业机构作业时,需要保证振动液压马达恒定转速输出,以保证油茶果能够顺利通过推摇振动从树枝脱落,对此,推导了推摇式油茶果采摘机阀控振动液压马达系统的状态空间方程,并在传统增量式PID控制原理的基础上设计了模糊径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络PID控制方法。采用MATLAB/Simulink仿真软件对液压系统在空载和5 s带载工况进行仿真,并与传统PID控制和模糊PID控制方法进行比较和分析。仿真结果显示,传统PID控制和模糊PID控制响应速度较慢、鲁棒性较差;而采用模糊RBF神经网络PID控制方法响应速度快、鲁棒性强,能够很好地满足振动液压马达恒定转速输出的要求,并且能够灵活地在线调整PID的3个参数,控制精度较高。     

基于线性预测模型的神经网络模糊PID控制

结合传统PID控制原理、神经网络技术、模糊控制技术及预测控制技术,提出了一种新型控制器结构.给出了在线调整PID参数的方法.仿真结果表明,基于线性预测模型的神经网络模糊PID控制使系统具有较好的鲁棒性.     

基于模糊神经网络 PID 的开关磁阻电机控制系统研究

针对开关磁阻电机存在的转矩脉动大、噪声大、速度不稳定等问题,对开关磁阻电机的启动、运行、调速等方面进行了研究,提出了一种基于模糊神经网络PID的控制方法,将模糊控制理论与BP神经网络相结合,构成了模糊BP神经网络,根据系统误差,误差的变化,以及误差变化的变化实时调整PID控制参数,使电机在整个转速范围内获得了最优的PID参数。实验采用DSP作为控制核心,不对称逆变桥作为功率变换器,驱动一台2 k W的开关磁阻电机运行。研究结果表明,该方法大大改善了开关磁阻电机控制系统的动、静态性能,控制精度高、转矩脉动小,对干扰有较高的鲁棒性。     

连铸结晶器非正弦振动系统模糊神经网络跟踪控制

针对结晶器非正弦振动液压伺服系统参数易变、模型不确定这一特点，对模型未知的系统用神经网络模型逼近，并采用改进的递阶遗传算法对神经网络的权值和结构同时进行训练，实现系统模型的精确辨识；将模糊控制与神经网络相结合，提出一种模糊神经网络控制方法，实现连铸结晶器非正弦振动系统的跟踪控制。仿真验证了该方案能提高非正弦振动系统跟踪控制性能和鲁棒性，且易于工程实现。