BP神经网络PID控制器在工业控制系统中的研究与仿真

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。     

番茄酱灌装控制系统的优化设计

从实际工程出发,针对加料装置的动态定量称重控制要求,对番茄酱动态定量称重过程进行了分析,提出基于BP神经网络整定的PID控制方法,进行了控制系统的设计和仿真实验研究.仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制具有满意的控制效果、学习能力和对动态非线性的系统的快速跟踪能力,可以应用到番茄酱灌装控制实际工程中.     

直流无刷电机位置跟踪伺服系统设计与仿真

为了设计高精度的直流无刷电机伺服控制系统,性能优良的位置跟踪控制器是其重要保障.基于直流无刷电机的工作原理.运用Matlab模糊工具箱建立其自动位置跟踪控制系统的计算机仿真模型,系统的电流和速度环采用Pl控制,结合PID控制和模糊控制设计了系统位置环的模糊PID控制器.数字仿真结果表明,模糊PID控制的动静态特性优于传统单一的PID控制,对设计性能优良的直流无刷电机控制器具有借鉴意义.     

高速列车速度跟踪神经网络PID控制器的设计

高速列车速度跟踪控制系统是一个复杂的非线性系统,难以取得高精度的跟踪性能。为了减少速度跟踪误差,设计了高速列车神经网络PID控制器。首先建立了描述列车运行过程的单位移多质点模型,该模型考虑了列车的基本阻力和附加阻力以及车厢之间的相互作用力。然后阐述了BP神经网络PID控制,并设计了列车速度跟踪控制器,根据速度误差用神经网络PID控制决定牵引力和制动力。最后与模糊控制和常规PID控制进行了仿真对比,结果表明,神经网络PID控制具有很小的速度跟踪误差和优越的速度跟踪性能,可以满足列车正点运行的需求。     

基于自适应模糊PID运动控制系统的设计

内容为了提高四轮驱动机器人的速度控制性能和红外循迹轨迹跟踪响应效果,将传统PID控制和模糊推理相结合,设计了一种基于自适应模糊PID的四轮驱动循迹控制系统,介绍了系统总体结构和模糊控制理论,设计了一种自适应模糊PID控制器,给出了以转速为内环,位置偏差为外环的双闭环模糊控制方法,利用simulink对模糊PID算法的控制效果进行了仿真,并在四轮驱动控制系统试验平台上进行速度控制实验和循迹动态响应实验研究,结果表明本文所设计的自适应模糊PID相对于传统PID响应更快,减少系统稳态误差,提高移动平台的红外循迹过程中的轨迹跟踪动态响应效果。     

基于双权值神经网络的焊缝跟踪自适应控制设计

基于双权值神经网络设计了一个模型参考自适应控制系统,以实现焊缝跟踪的自适应控制.通过分析双权值神经网络控制器在最陡下降法训练下的收敛和稳定条件,保证系统达到稳定运行的状态.最后仿真实验证明,由于存在方向权值和核心权值双权值的调整,基于双权值神经网络的焊缝跟踪控制系统的性能远优于BP网络控制系统的性能,可以更好地实现焊缝的实时跟踪控制.     

基于RBF神经网络PID控制的无线网络时延控制研究

针对不确定时延影响无线网络控制系统的控制性能、常规PID控制策略无法满足网络控制要求的问题,提出了一种基于RBF神经网络PID控制的无线网络时延控制方案。采用Matlab/Simulink的TrueTime工具箱建立了无线网络时延控制系统仿真模型,介绍了模型中网络模块、执行器模块、控制器模块的设计及RBF神经网络整定PID控制器参数的实现原理。仿真结果表明,与常规PID控制策略相比,RBF神经网络PID控制策略能够在一定程度上降低不确定时延对无线网络控制系统的影响,从而提高无线网络控制系统的稳定性。     

自适应模糊PID前馈补偿在机载挂飞摆扫转台控制中的应用

针对机载挂飞转台的摆扫速度控制问题,提出了一种利用模糊自适应PID技术进行前馈补偿的复合控制策略。首先根据实际应用提出摆扫转台的期望摆扫速度曲线,并对直流力矩电机驱动的摆扫转台进行了建模;然后根据扰动前馈补偿的控制原理,提出了模糊自适应PID前馈补偿方法,为摆扫转台的速度环设计了模糊PID控制器,并在此基础上设计了与之相适应的的自适应前馈补偿函数;最后进行了仿真结果验证。通过Matlab仿真结果表明,相对于模糊PID控制,所设计的模糊自适应PID前馈补偿控制器能有效的跟踪期望的转台摆扫速度,大幅地提高了在有稳定干扰和摆扫速度越变情况下的跟踪精度。     

高频角振动测试转台的迭代学习控制

为了提高角振动转台在陀螺高频特性测试时对周期性期望轨迹的跟踪精度,该文在PID型迭代学习控制的基础上,针对转台控制系统的稳定性和迭代学习的收敛性进行解耦设计,得到一种复合迭代学习控制器,并从频域角度给出了其收敛性条件,最后用MatlabSimulink工具箱对该设计进行了仿真研究.仿真结果表明,与常规比例-积分-微分控制相比较,这种设计改善了系统输出跟踪周期性正弦信号输入的精度,提高了系统带宽,并对系统消除周期性干扰有所裨益.结论表明这种复合迭代控制器可以应用于高频角振动转台的控制.     

刨花板热压控制系统BP神经网络整定PID控制

针对刨花板热压控制系统中热压控制存在的非线性、纯滞后和时变性等现象,根据BP神经网络PID和常规PID控制的控制思想,提出了BP神经网络PID的控制策略,实现了对PID参数的在线自整定,完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.仿真结果表明,与常规PID控制器相比,该控制器明显提高了热压控制系统的动态性能和稳定性...     

基于Fuzzy-PI双模控制的控制系统

叙述了孵化装置中有关温度与湿度的控制方法。为了提高控制精度、改善系统的动态、稳态性能,引入了基于Fuzzy-PI双模控制方法,并利用Matlab进行仿真。通过仿真和实际运行表明,采用了Fuzzy-PI双模控制以后,加快了动态响应,提高了控制精度,有效地降低了超调量,孵化率达到了规定的技术指标。对于实际中存在的非线性、大滞后、大惯性、难以建立数学模型的系统,采用该控制方法,不失为一种好的策略。     

烤箱温度控制系统的模糊PID控制

通过与单纯的模糊控制和单纯的PID控制相比，采用模糊PID控制烤箱温度系统可以明显改善系统的稳态性能以及稳态响应。     

一类网络伺服系统的预测控制研究

本文针对一类网络伺服控制系统中存在的丢包问题进行了研究。对于网络伺服系统中控制器和执行器之间网络存在数据丢包的情况,提出了一类新的丢包网络伺服系统模型。在此模型下,对预测函数控制算法进行分析,设计了预测函数控制产生器和数据包预测补偿器,并研究了相应的补偿策略。对某网络伺服系统的仿真实验表明了本文算法的合理性和有效性。     

基于网络的运动控制系统预测控制研究

针对一类基于网络的运动控制系统中存在的时延和丢包问题进行研究。对于网络运动控制系统存在数据时延和丢包的情况,建立网络运动控制系统模型。在此模型下,对预测函数控制算法进行分析,设计了预测函数控制产生器和数据延时预测补偿器,并研究相应的补偿策略。仿真分析表明算法的合理性和有效性。     

连续搅拌反应釜系统的自抗扰控制

针对连续搅拌反应釜系统(CSTR)大滞后,大惯性以及动态特性随工况不确定性变化的特点,通过设计参数可调的跟踪微分器和扩张状态观测器,改进经典PID算法的固有缺陷,提出不依赖于精确CSTR模型的离散自抗扰控制方案,采用西门子新一代工业可编程控制器-SIMATIC PCS7在多功能过程与控制系统的CSTR实验仿真对象上实现...     

基于在线LS-SVM的逆模/PID复合控制

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)无法在线建模的问题,提出了一种基于在线LS-SVM回归的非线性逆模型建立方法。在线LS-SVM能够跟踪时变非线性系统的动态特性,当系统参数随时间变化时仍然有效。在前馈控制中,在线LS-SVM建立系统逆模型,并与PID反馈控制相结合构成复合控制方法,应用于较一般的离散非线性系统。仿真结果表明,采用在线LS-SVM建立非线性系统的逆模型的方法有效,复合控制策略具有良好控制性能。     

使用控制支持的基于XACML的访问控制

针对网格环境下资源访问控制的特点,提出了一个基于使用控制模型UCON,结合XACML和SAML的访问控制模型.用可扩展访问标记语占XACML描述访问控制的授权策略,结合SAML声明和请求/响应机制,根据用户、资源、环境的属性进行访问控制决策,可动态地评估访问请求,提供细粒度的访问控制和良好的互操作性.     

基于模糊控制的汽车直接横摆力矩研究

为防止汽车产生测滑,针对汽车直接横摆力矩控制,提出了横摆角速度与质心侧偏角联合控制的模糊控制方法.横摆力矩控制采用分层控制方法,设计了模糊控制器和规则制动力分配方法.模糊控制器根据期望值和车辆状态决策出所需的附加横摆力矩,并通过规则制动力分配方法进行主动差动制动实现.采用Matlab/Simulink与CarSim联合仿真对控制方法进行了仿真验证.结果表明:横摆角速度与质心侧偏角联合控制的横摆力矩模糊控制方法使汽车能够较好地跟踪期望,有效提高汽车极限工况下的行驶稳定性.     

基于现场总线的双轴同步协调控制方法研究

在双轴同步控制技术中,一般的同步控制方法为主从式控制.主从控制方式虽然能有效控制双轴的同步误差,但是因主动轴不考虑从动轴的干扰情况,所以控制精度不是很高.文章结合现场总线的应用趋势提出了一种基于现场总线的双轴协调同步控制方法,充分利用现场总线提供的数据信息对两个同步轴分别进行误差补偿.通过双轴同步控制实验证明,该方法有效地提高了同步轴的响应速度,比主从式控制方式有更高的同步误差控制精度.     

基于迭代学习控制算法的网络机器人控制系统

针对网络机器人控制系统中存在的干扰等不确定性因素,首先对网络机器人控制系统和迭代学习控制理论进行研究。在此基础上,利用迭代学习控制不依赖于动态系统的精确数学模型等优点,将其运用到网络机器人控制系统中,在同时考虑其存在干扰的情况下,给出了系统模型及详细的算法设计过程。通过Matlab平台进行仿真,表明了该算法的有效性。