基于NEI调节机制的非线性智能优化控制器

基于神经内分泌系统的整体调节机制,提出一种非线性优化智能控制器.该控制器由提呈单元、抗体控制单元、主控单元、优化单元和辨识单元组成.提呈单元根据免疫提呈机制对控制偏差进行动态处理,抗体控制单元通过调整控制实体的数量来消除控制偏差,主控单元调整提呈单元和抗体控制单元的控制作用,优化单元和辨识单元优化提呈单元和抗体控制单元的参数.仿真结果表明,相对于传统的PID控制,该智能控制器具有较好的控制性能.     

一种基于内分泌超短反馈机制的智能控制器

基于激素分泌调节的超短反馈机制,设计了一种智能超短反馈控制器(NUC),并给出了其具体控制算法.该NUC包括传统控制单元、超短反馈单元、信号运算单元和信号输出单元等.NUC的控制输出信号,首先经超短反馈单元传输至信号运算单元,然后信号运算单元按照激素调节分泌规律进行处理.最后,信号运算单元处理后的信号与传统控制单元的输出信号,经信号输出单元进行合并运算和输出,从而构成一种非线性控制算法.仿真结果表明,相对传统PID控制,NUC具有较好的稳定性、鲁棒性和抗干扰能力.     

基于NEI 调节机制的非线性智能优化控制器

基于神经内分泌系统的整体调节机制,提出一种非线性优化智能控制器. 该控制器由提呈单元#抗体控制单元,主控单元,优化单元和辨识单元组成 .提呈单元根据免疫提呈机制对控制偏差进行动态处理,抗体控制单元通过调整控制实体的数量来消除控制偏差,主控单元调整提呈单元和抗体控制单元的控制作用,优化单元和辨识单元优化提呈单元和抗体控制单元的参数 .仿真结果表明,相对于传统的PID 控制,该智能控制器具有较好的控制性能.

     

基于CAFSA-FNN的扭矩加载系统控制研究*

针对磁粉制动器扭矩加载系统的非线性和滞后性,提出了一种基于混沌人工鱼群-模糊神经网络(CAFSA-FNN)PID控制器。该控制器采用基于Mamdani模型的模糊神经网络来整定PID控制器的控制参数,并结合混沌人工鱼群算法离线粗调和BP算法在线细调来学习和调整模糊神经网络的参数。利用Matlab进行离线仿真优化,在此基础上使用PID控制器、模糊神经网络控制器、人工鱼群-模糊神经网络控制器以及本文设计的控制器进行磁粉制动器扭矩加载实验,实验结果证明了该控制器的稳定性、快速性和有效性,能够解决滞后性问题。     

基于嵌入式Web Server智能控制器的研究

嵌入式技术是目前一个研究方向，而网络的体系结构决定着测控性能和技术实现。文章从远程控制和网络技术应用的角度提出开发基于嵌入式Web Server智能控制器，详述了该网络控制器的优点。在分析嵌入式智能控制器系统结构的基础上，研究硬件组成与软件设计中网络通信的实现方法，并与传统的智能控制器进行比较，突出该控制器远程管理的功能。     

改进型模糊神经网络PID控制器的设计与仿真

传统PID控制器存在控制参数无法在线调整、控制效果差等问题。为了解决这些问题,本文提出了一款基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器。该控制器不仅融合了模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力,还创造性地将模糊规则参数化,使模糊规则也可以在线调整,进而提高了控制的准确性。同时,通过建构新型激活函数——IThLU函数,有效地避免梯度消失及梯度爆炸现象的发生,提高了控制的响应性。最终的仿真实验结果表明：这种改进型模糊神经网络智能PID控制器可以实现控制参数的在线实时调整,提高系统的响应性、稳定性和准确性,是对PID控制算法的有效改进。     

递阶结构智能控制系统的控制器设计

本文提出一种基于人工神经元网络控制的递阶智能控制结构，整个控制系统由上层的智能控制器和下层的常规控制系统组成，上层神经网络控制器通过不断调整常规控制系统的参考输入来改善整修控制系统的性能，在这种控制系统中，由于常规控制器的参数与结构不受上层控制器的影响，帮可实现一些高级控制算法，文中对递阶智能控制系统的基本思想，设计方法，系统的稳定性等进行了讨论与分析，同时给出了仿真结果与结论。     

基于嵌入式软PLC技术的智能控制器设计

市场现存的智能控制器控制成功率低,控制过程消耗时间过长,整体性能较差。为了解决上述问题,基于嵌入式软PLC技术设计了一种新的智能控制器,在硬件元件功能方面进行优化设计,选用PLC6ED1055-1CB00-0BA0型号编辑器作为编辑模块主参考元件,设定智能控制器编辑模块,选用8460+8560系列增量型编码器作为智能控制器编码模块的核心设备,选用ZQWL-CANET-1C111型号调试器实现智能控制器调控。以嵌入式为主的软件操作主要采用直接存址方式进行系统数据储存,通过离散化处理实现控制程序,在理论操作的过程中需不断注意对主系统软件程序的保护,确保控制器工作过程的稳定性。为了验证控制器效果,设定对比实验,结果表明,基于嵌入式软PLC技术的智能控制器控制成功率比传统控制器高出15.28%,消耗时间更短,实用价值更高。     

采用51LPC单片机的智能供水控制器

介绍了基于51LPC单片机实现的智能控制器，详细论述了其软硬件的设计，该控制器已在实际中得以应用。     

基于回声状态网络的电子节气门复合智能控制

针对强非线性复杂时变的电子节气门,研究了一种基于回声状态网络的复合智能控制器,并给出了该复合智能控制器的结构和实现方法.该复合智能控制器由前馈控制器和反馈控制器两个部分组成.前馈控制器为一个基于回声状态网络的逆模型控制器,用于抵消电子节气门的非线性特征;反馈控制器是PID控制器,用于补偿逆模型的建模误差,提高系统的鲁棒性.仿真实验表明,该控制器的实际效果良好.     

冷连轧模糊反馈AGC系统的设计与仿真

设计了一种模糊控制器，该控制器结构简单，参数调整方便，快捷，将其与PI调节器结合组成智能型复合控制器，并成功应用于冷轧带钢的厚度自动控制（AGC）系统中，仿真实验表明，该控制器的控制性能远优于常规的PID控制器，为冷轧带钢厚度精度的提高提供了一种新的尝试。     

基于双因子调节的免疫控制器的设计、实现与分析

基于一种双因子免疫非线性反馈模型，结合控制系统的特点，构造出一个双因子免疫控制器，并给出了它的结构形式．理论研究和仿真试验均表明具有该免疫控制器的系统能够无余差地跟踪恒定输入．本文还将该免疫控制系统与免疫PID控制系统进行了对比仿真研究，结果表明，本文提出的双因子免疫控制器在抗纯滞后、适应对象参数变化等方面均优于免疫PID控制器，且参数选择方便．     

基于神经网络和弹性积分的控制器设计及应用

提出一种新型的智能PID控制器。将前馈神经网络BP网络作用在弹性积分控制器上,在线调整控制器的参数,采用RBF神经网络作为辨识器在线辨识控制输出对控制输入对象变化的灵敏度信息,提高系统的控制精度。该智能控制器实现了整体性能优化和个别参数优化相结合的思想。通过MATLAB仿真,该新型控制器具有超调量低、鲁棒性好等控制效果。     

一种基于行为控制的两自由度机械臂智能控制器

基于行为的控制方法相对于传统的控制方法在解决未知环境中的机器人中有着更好的鲁棒性和实时性.本文提出了一种基于反应式行为控制的智能控制器,以强化学习作为智能控制器的学习算法.通过采用评价-控制模型,该智能控制器能够不依赖于系统模型,通过连续地在线学习得到机器人的行为.将该智能控制器应用到两自由度仿真机械臂的控制中,仿真结果表明该智能控制器可以实现对两自由度机械臂的连续控制,使其能够迅速达到目标位置.     

时滞系统的自适应模糊控制器的研究

利用模糊控制方法研究出一种自适应智能控制器，将Smith预估器和内模控制结构结 合起来，能在一定的模型误差范围内得到良好的控制品质．主要控制量来源于模糊控制器,通过智能积分对模糊控制器不能消除的稳定误差进行克服，并对系统性能进行监测，使用模糊控制对控制量进行校正．经仿真研究，这种智能控制器在一定的误差范围内有很好的鲁棒性，稳态误差为零．     

Intelligent transportation control system design using wavelet neural network and PID-type learning algorithms

In this paper, an intelligent transportation control system (ITCS) using wavelet neural network (WNN) and proportional-integral-derivative-type (PID-type) learning algorithms is developed to increase the safety and efficiency in transportation process. The proposed control system is composed of a neural controller and an auxiliary compensation controller. The neural controller acts as the main tracking controller, which is designed via a WNN to mimic the merits of an ideal total sliding-mode control (TSMC) law. The PID-type learning algorithms are derived from the Lyapunov stability theorem, which are utilized to adjust the parameters of WNN on-line for further assuring system stability and obtaining a fast convergence. Moreover, based on H_∞ control technique, the auxiliary compensation controller is developed to attenuate the effect of the approximation error between WNN and ideal TSMC law, so that the desired attenuation level can be achieved. Finally, to investigate the effectiveness of the proposed control strategy, it is applied to control a marine transportation system and a land transportation system. The simulation results demonstrate that the proposed WNN-based ITCS with PID-type learning algorithms can achieve favorable control performance than other control methods.     

The intelligent integrated speed controller of DTC for induction motor

The parameters selection of proportional coefficient and integral coefficient (PI) for speed controller is important for direct torque control system. However, it is difficult to adjust these parameters. In this paper, firstly, we use particle swarm optimization to search the appropriate PI values of the speed controller. Secondly, based on the optimized PI parameters, the fuzzy-PI speed control strategy is presented to solve the poor self-adaptability problem. Thus, the proportional coefficient k _p and integral coefficient k _i can be adjusted dynamically to adapt to the speed variations. And finally, to obtain the high-speed parallel processing ability, the well-trained RBF neural network replaces the fuzzy-PI speed controller. The comparison with conventional PI speed controller shows that the proposed intelligent integrated speed controller brings good benefits of fast speed response and good stability and reduces the torque ripple. The validity of the proposed intelligent integrated speed controller is verified by the simulation results.     

具有自适应功能的新型时滞系统控制器

将Smith预估器和内模控制结构结合起来 ,利用模糊控制方法研究出一种智能控制器 ,能在一定的模型误差范围内得到良好的控制品质。主要控制量来源于模糊控制器 ,通过智能积分对模糊控制器不能消除的稳态误差进行克服 ,并对系统性能进行监测 ,使用模糊控制对控制量进行校正。经仿真研究发现 ,这种智能控制器在一定的模型误差范围内有很好的鲁棒性 ,稳态误差为 0。     

模糊自适应PID在水工模型中的应用

水工模型水位控制系统是一个典型的非线性、大时滞控制系统,针对用普通PID对高阶大惯性环节对象的控制参数难以整定的问题,设计了一种基于模糊控制原理的PID参数自适应控制器,根据偏差和偏差变化率来实时调整Kp,Ti,Td参数。试验结果表明,这种模糊自适应PID控制器比常规PID控制器有更好的控制效果,大大改善了系统的动态和稳态性能。