基于改进的CMAC神经网络与PID并行控制的研究

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。     

位置伺服系统的单神经元PID/CMAC控制研究

在分析了位置伺服控制系统基本原理和数学模型的基础上,提出了一种单神经元PID/CMAC复合控制算法和控制器的设计方法。用单神经元PID替代常规PID控制,由神经元来在线调整PID控制参数,利用CMAC神经网络的自学习和自适应能力,来完成系统的实时控制。该算法直接应用于位置伺服控制系统,仿真结果表明,与传统PID控制算法相比较,该复合控制算法增强了系统的控制精度,提高了系统的响应速度,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

智能控制与复合控制在二阶时变纯滞后对象的应用研究

针对二阶时变纯滞后对象难以控制的问题,提出了采用改进Smith预估器提高系统的稳定性和鲁棒性;采用CMAC和PID并行控制的算法来提高动态性能;以CMAC神经网络作为一个前馈控制器,通过对PID控制器输出的学习,实现二阶变时滞系统的自适应稳定控制。仿真实验表明,这种复合控制方法保留了Smith算法与CMAC神经网络和PID算法的各自特长,具有学习速度快,适应能力强、动态性能好的优点,具有良好的稳定性控制效果。     

基于控制器与辨识器的转台系统设计

为改善三轴转台系统性能.结合传统控制方法与神经网络控制,提出一种基于RBF辨识转台系统的CMAC神经网络与PID并行的复合控制算法.算法采用RBF辨识对象模型,CMAC实现前馈控制,并实现PID控制参数的在线整定和优化.也给出了CMAC控制器算法和系统辨识的RBF网络算法.以某转台模型为对象,仿真结果表明算法具有了传统控制的优点,进一步也证明了算法的可行性和优越性,且具有了更强的适应性和鲁棒性,能更为有效地应用于转台系统中.     

CMAC神经网络与PID复合控制的应用研究

阐述了CMAC神经网络的基本原理,并结合PID控制的特点,将CMAC神经网络与PID复合控制算法应用在工业领域的温度控制系统中,并同传统的Zieglar-Nichols阶跃响应法及单纯形算法作了比较。仿真结果表明:该复合控制算法具有较高的控制精度及良好的控制效果。     

基于CMAC神经网络的PID控制

提出利用CMAC神经网络与PID的复合控制,实现非线性系统控制。由于CMAc网络的优点使PID控制效果有很大提高。仿真实验表明了该方法的有效性。     

飞机舵机电液加载系统的多余力抑制方法研究

针对飞机舵机电液加载系统出现的多余力问题,建立系统数学模型,分析与多余力密切相关的因素,提出改进型CMAC神经网络控制器与积分分离式PID控制器复合控制的方法;改进型CMAC神经网络控制器实现前馈控制,以产生舵机加速度的力信号和加载力误差信号作为输入,提高了系统的加载精度和响应速度;积分分离式PID控制器实现反馈控制,克服了经典PID控制器易产生积分过渡的缺点,提高了系统的动态性能;仿真结果表明,复合控制器不仅能够有效抑制多余力,而且使系统具有良好跟踪效果,完全能够达到系统控制性能指标的要求。     

基于Dahlin算法的CMAC控制器设计

针对传统的基于Dahlin算法的控制器在对变时滞系统进行控制时控制效果恶化,甚至发生不稳定现象的弱点,提出了以CMAC神经网络与Dahlin算法相结合的控制方法。以CMAC神经网络作为一个前馈控制器,通过对Dahlin控制器输出的学习,实现时滞系统的自适应稳定控制。仿真实验表明,这种复合控制方法保留了Dahlin算法与CMAC神经网络的各自特长,同时具备学习速度快,适应能力强的优点,具有良好的稳定性控制效果。     

针对纯滞后系统神经网络Dahlin控制的研究

针对传统的基于Dahlin算法的控制器在大惯性、纯滞后、时变性、非线性对象的控制效果不佳,甚至发生不稳定现象的弱点,提出了以CMAC神经网络与Dahlia算法相结合的控制方法.以CMAC神经网络作为一个前馈控制器,实现时滞系统的自适应稳定控制.仿真实验表明,这种复合控制方法保留了Dahlin算法与CMAC神经网络的各自特长,同时具备学习速度快、适应能力强的优点,具有良好的稳定性和控制效果.     

基于CMAC神经网络与PID的并行控制器设计与应用

提出一种基于CMAC神经网络与PID的并行控制器的设计方法,利用传统PID实现反馈控制,保证系统的稳定性,且抑制扰动,利用CMAC神经网络控制器实现前馈控制,确保系统的控制精度和响应速度。该算法直接应用于控制直流电机调速系统,仿真结果表明,与传统数字PID控制算法相比较,该并行控制算法增强了系统的控制精度,提高了系统的响应速度,并且具备较强的抗干扰能力和鲁棒性。     

Research on the intelligent control algorithm for a robot joint actuated by McKibben muscles

A compound control algorithm is supposed to a robot joint actuated by McKibben muscles, which combines both CMAC control and PID control. The CMAC feedforward compensator realizes the joint system’s dynamic model. The PID controller realizes the feedback control in order to guarantee the system’s stability. The compound controller’s output takes control of the system’s actions. By the CMAC learning process, the PID output tends to zero, and the final controlled action is directed by the CMAC controller. Digital simulation results prove that this compound control algorithm has the very high tracking capacity, interference immunity, and quick system response.     

一种自适应CMAC神经元网络控制器及其在水轮机调速器中的应用

提出了一种自适应CMAC神经元网络控制器的结构. 该控制器的核心是一个两维的存贮区间, 它采用一个参考模型和直接自适应律来获得在线训练信号, 而相应存贮单元的更新采用一阶学习律. 最后以水轮机调速器仿真实验系统来检验它的控制性能, 并与普通的PID控制器比较, 结果证明, 该控制器有较强的学习能力及较强的鲁棒性.     

基于小脑模型关节控制器与PID复合的高速公路交通流密度控制

高速公路交通控制系统是一个复杂的非线性时变系统, 传统的匝道控制方法难以取得满意的控制效果. 为此, 本文提出基于小脑模型关节控制器(CMAC)与PID复合的匝道控制方法. 首先建立了二阶宏观动态交通流模型, 然后研究了CMAC与PID复合控制算法, 结合非线性反馈理论, 设计了基于CMAC与PID复合的高速公路交通流密度控制器, 该密度控制问题是一个输出跟踪和扰动抑制问题, 最后采用两个仿真实例对该方法的有效性进行验证. 结果表明, 复合控制具有优越的密度跟踪性能和抑制噪声干扰的能力; 复合控制方法能够有效地消除交通拥挤, 并使主线车流趋于稳定.     

基于CMAC网络的飞行器再入标准轨道制导

针对飞行器再入标准轨道制导方法中的参考阻力加速度跟踪问题,提出一种将CMAC网络与PID控制相结合的复合控制方案。该方案利用传统的PID控制器实现反馈控制,保证系统的稳定,并利用CMAC网络实现补偿控制,提高系统的抗干扰能力。三自由度仿真结果表明,在存在气动偏差和风场干扰等影响的情况下,该算法的跟踪精度与鲁棒性都有增强,终端精度和约束条件都得到了较好的满足。     

遗传算法复合控制在纸浆蒸煮中的应用

本文根据造纸车间的纸浆蒸煮过程,提出了一种基于遗传算法的CMAC(小脑模型关联控制器)与PID复合控制方法来优化对纸浆蒸煮的温度控制,用遗传算法优化PID控制器的初始参数,然后再结合CMAC网络进行控制。仿真试验研究表明该方法用于纸浆蒸煮温度控制是可行的,控制效果得到显著提高。     

基于PID控制的遗传神经网络在焦炉温度控制中的应用研究

以某焦化厂焦炉温度控制系统的开发为背景，提出了一种基于遗传算法的CMAC(小脑模型关联控制器)与PID复合控制方法来优化焦炉对象的温度控制．用遗传算法优化PID控制器的初始参数，然后再结合CMAC网络进行控制．针对焦炉生产过程的简化模型，在Matlab中对这种控制方法进行了仿真．仿真研究表明该方法应用于焦炉控制是可行的．