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基于单神经元PID控制器在渠道自动控制中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
将基于单神经元自适应PID控制器引入到渠道系统自动控制中,它实现了PID控制中参数整定不依赖于渠道数学模型,且能在线依据渠道系统的动态信息调整PID参数,以满足适时控制的要求.通过Matlab软件的仿真,结果表明:采用基于单神经元自适应PID控制器,渠道运行响应加快,水位超调变小,适应性增强,且有更好的动态和稳态性能. 相似文献
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基于神经网络的水轮机调节控制器 总被引:13,自引:6,他引:7
对神经网络控制在水轮机调节中的应用做了理论上的分析,将基于BP神经网络的PID控制器应用于水轮机频率扰动和负荷扰动仿真实验中,结果表明其具有较好的动静态特性和较强的鲁棒性,为神经网络控制在水轮机调节中的应用打下良好的理论基础。 相似文献
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宋海翔 《水科学与工程技术》2007,(4):62-64
水位控制是工业锅炉控制系统中一个重要的环节,其控制质量的优劣直接影响到锅炉的安全和经济效益.将一种基于RBF神经网络的PID控制器应用于工业锅炉水位的控制当中,它结合了传统PID和神经网络的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数.仿真结果表明,这种控制器具有较好的适应性,控制效果得到明显改善. 相似文献
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对神经网络控制在水轮机调节中的应用进行理论分析,将基于BP神经网络的PID控制器和模型辨识神经网络应用于水轮机频率扰动仿真试验中,结果表明具有较好的动、静态特性和较强的鲁棒性,为神经网络在水轮机调速器中的应用打下理论基础。 相似文献
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从无刷直流电机的基本原理出发,介绍了基于遗传算法的BP神经网络控制器,将其方法应用于无刷直流电机转速闭环控制系统。利用MATLAB/Simlink工具箱建立了改进的系统模型同时对其进行辅助设计与仿真试验,同时建立基于TMS320F2812的无刷直流电机控制系统,该系统控制跟踪精度高、鲁棒性强。 相似文献
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长距离渠系融冰期自动化控制模式研究 总被引:4,自引:0,他引:4
开河前,冰盖糙率增加造成渠道水位上涨,有武开河的可能,易形成冰坝;开河时的水力半径和综合糙率突变造成渠道水位陡降,存在渠道衬砌破坏的危险。本文通过分析渠系融冰期的水力响应特性,从渠系运行安全(水位波动幅度和波动速率较小)角度提出渠系融冰期安全输水模式——适时适量的调节各分水口取水量,基于冰情预报建立了渠系融冰期自动化控制管理模型。该模型在渠系安全高效运行的基础上可加快渠系由冰期输水转为正常输水的过程,增大了渠系的输水效益。融冰期的冰盖糙率变化过程是影响渠系水位波动和流量调节量的重要因素,需要通过不同气象条件和流量下的详细原型观测进行分析。 相似文献
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以LM算法和步长自适应法对BP神经网络进行改进,并将输入数据采用压缩系数法进行处理, 用改进后的BP神经网络对黄河流域某地区地下水环境质量进行评价,并和内梅罗指数法、灰色聚类法评价结果相比较,结果表明改进后的BP神经网络计算速度快、评价精度高、结果客观准确。 相似文献
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余开华 《水资源与水工程学报》2013,24(2):204-208
鉴于BP神经网络学习收敛速度慢、参数选择困难、易陷入局部极值等缺点,提出小波神经网络河道流量水位预测模型,以盘龙河天保站流量水位预测为例进行分析。采用循环算法确定最佳BP神经网络结构,并在相同网络结构及期望误差等条件下,运用GA优化BP神经网络初始权值和阈值,构建传统BP、GA-BP神经网络河道流量水位预测模型作为对比预测模型。结果表明:小波神经网络结合了神经网络与小波分解在函数逼近上的优点,其预测精度高于传统BP和GA-BP网络模型,表明小波神经网络用于河道流量水位预测是合理可行和有效的,可为水文预测预报提供新的途径和方法。且小波神经网络模型具有计算简便、逼近能力强、收敛速度快,能有效避免局部极值等特点,有着广阔的应用前景。 相似文献
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