单神经元自适应PID控制器设计方法研究

本文主要介绍了采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器以及采用以输出误差平方为性能指标的单神经元自适应PID控制器的控制算法及其仿真实现,总结出了两种基于单神经元的自适应PID控制器的控制特点及其参数设计规律。     

单神经元自适应PID控制器设计方法研究

本文主要介绍了采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器以及采用以输出误差平方为性能指标的单神经元自适应PID控制器的控制算法及其仿真实现,总结出了两种基于单神经元的自适应PID控制器的控制特点及其参数设计规律.     

单神经元自适应PID控制器及其应用

研究了单神经元自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制律、适用对象及工程整定方法,在和利时公司的SmartPro系统平台上开发出单神经元自适应PID控制器,进行了单神经元自适应PID控制器的典型一、二阶对象闭环仿真,最终将单神经元自适应PID控制器应用于制药厂发酵罐温度控制回路中。单神经元控制器具有可调参数少、易于整定、控制输出平稳、鲁棒性强的独特优点,适用于大滞后且要求平稳控制输出的工业过程。     

单神经元自适应PID控制器在AQM中的应用

主动队列管理(AQM)对于保持TCP网络高性能是一种有效的策略。AQM的基本机制是调节数据包进入路由器缓冲区的速率,从而避免网络拥塞。针对传统PID控制器在拥塞控制过程中参数固定的缺点,将神经网络理论引入AQM的研究中,设计了一种改进的单神经元自适应PID主动队列管理器。基于NS2平台的仿真结果表明,与PID控制器及传统的单神经元自适应PID控制器相比,改进的控制器对网络环境的变化有更强的适应能力和更好的稳定性。     

基于单神经元的PID自适应控制器的仿真研究

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。     

单神经元自适应PID控制器的性能优化设计

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。     

内模解耦单神经元自适应PID仿真研究

为了解决多变量大时滞系统的耦合问题,根据内模控制原理和单神经元的在线自学习能力,提出一种基于模型的单神经元自适应PID内模解耦算法,并详细分析了其在多变量大时滞系统中的解耦原理.内模解耦是运用解耦预估补偿器将一个多输人多输出的系统补偿为多个单输入单输出的系统、并将对象模型进行对角优势化,补偿后的主对角元素即可作为内模控制的预估模型.仿真结果表明,这种新的内模解耦算法具有相当好的解耦能力、较好的快速性和抗干扰能力.     

增益自调整单神经元自适应PID算法的研究

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。     

一种能改善快速性的变结构单神经元自适应PID控制器

针对单神经自适应PID控制器的快速响应性能的不足，提出一种根据误差的大小而采用不同单神经元控制器结构的算法。仿真的结果证明了本算法的有效性。     

神经元自适应PID控制器在加热炉温度控制中的应用

较详细地介绍了用微型计算机控制网带式加热炉温度的设计过程，由于网带式加热炉具有参数时变，非线性和时滞特征，传统的控制方法很难保证系统的控制品质，采用神经元自适应PID控制器，对控制器参数实行实时在线优化调整，其控制效果优于传统的PID控制器和Fuzzy-PID控制器。     

免疫单神经元控制器的研究与应用

针对单神经元PID控制学习速度慢、调节时间长的问题,通过对单神经元自适应PID控制器（SNC）的分析,利用免疫机制,实现了神经元控制器比例系数K的免疫功能选取,从而提出了一种具有免疫功能的单神经元自适应PID控制器（ISNC）,构成了自适应型免疫单神经元PID控制器。通过对火电厂锅炉过热蒸汽温度控制的仿真研究,证明了该方法的可行性和有效性。     

改进型单神经元PID在多温区系统中的应用

在介绍多温区控制系统的基础上,提出一种改进型单神经元自适应PID控制策略,利用模糊集理论和Marsik与Strejc的无需辩识的自适应控制算法对单神经元自适应控制策略进行了改进,并对该策略进行了仿真,对比了传统PID、单神经元PID和改进型单神经元PID三者的仿真曲线,并且将该策略应用到温度控制系统中,仿真和实际控温效果表明该控制策略具有很好的自学习、自组织能力和鲁棒性,而且具有较好的实现性,是一种很有发展前景的控制策略.     

基于自适应模糊控制器的氧枪冷却水系统

针对炼钢厂水站系统中的氧枪枪位控制，设计了一种自适应模糊控制器。根据控制器输出误差在线调整参数，并按照氧枪枪位随流量变化的规律进行连续调节，给出相应的自适应算法。以实时修正模糊规则。从而确定了每一炉各个阶段氧枪的基本枪位，改变了原系统水泵长期伞速运行造成严重能耗损失的状况。仿真结果表明：自适应模糊控制器能适应流量的变化，使氧枪枪位在整个炉役期都能处于最优的位置，改善了系统性能。     

单神经元自适应PID控制在电动油门控制中的应用

利用单神经元模型自学习和自适应特点,在传统PID控制基础上设计出了一种单神经元自适应PID控制器,并将其应用于电动油门控制系统中。实验结果表明:采用单神经元自适应PID控制的电动油门系统能够适应油门手柄在较大范围内的推拉运动,而且控制具有较强的鲁棒性,控制品质优于常规PID控制。     

增益自调整的神经元二自由度PID控制的SIMULINK仿真模型

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。     

基于模糊自适应PID的随动系统设计与仿真

研究随动控制系统优化问题,常规PID控制器参数调试凭经验,导致系统性能不高。为了提高系统快速性和稳定性,提出并设计了模糊自适应PID控制器,可以对参数进行在线修正以使系统性能最优。可采用经验法调试的常规PID参数为初值,再用模糊化和近似推理等对参数进行在线修正,从而使系统性能达到最优。既具有模糊控制灵活性和适应性强的优点,又具有PID控制精度高的优势。通过设计模糊自适应PID控制器,以某二维随动转台系统为对象,在MATLAB环境中进行了仿真,并与常规PID控制器的性能进行了对比,结果表明模糊自适应PID控制器的响应特性优于传统的PID控制器,响应速度更快,稳态精度更高,为随动系统优化设计提供了依据。     

单神经元PID倒立摆系统

为解决双PD倒立摆控制器参数不可调的难题,利用单神经元PID控制算法简单、权值可调的特点,针对倒立摆系统,设计出基于小车位移和摆杆摆角两个回路的单神经元PID控制器。通过仿真实验研究,证明了该控制方案的可行性和有效性。最后,将该控制方案与目前常使用的双PD控制及LQR控制进行了比较。