首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
针对常规方法无法获得最优PID控制器参数的缺点,提出一种基于蚁群神经网络的PID控制器参数优化方法(ACO-RBFNN)。ACO-RBFNN将PID控制器的3个参数作为RBF神经网络的输入,系统输出为RBF神经网络期望输出,通过蚁群算法对RBF神经网络的参数进行优化,并通过RBF神经网络构造参数自学习的PID控制器,从而实现PID控制器参数在线优化。仿真实验结果表明,基于ACO-RBFNN的PID控制器可以得到令人满意的控制效果,可以应用于工业自动化控制系统的PID控制器参数优化。  相似文献   

3.
针对船舶在海上运动的大时滞和动态时变等特点,提出基于一种变结构径向基函数(RBF)神经网络的预测PID控制器.通过建立反映系统动态变化的滑动数据窗口,在线序贯学习窗口内的数据,动态调整隐层节点与隐层至输出层的连接权值,得到结构可自适应变化的RBF网络.将该变结构RBF网络用于预测PID控制器中系统状态的在线多步预测,通过得到的预测模型灵敏度信息在线调整PID控制器参数以控制系统的输出.将该控制器用于船舶航向跟踪控制的仿真实验,结果表明该控制器具有良好的的适应性和鲁棒性.  相似文献   

4.
球杆系统是一种典型的高阶非线性不稳定系统,针对PID跟踪控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题,本文提出一种带有低通滤波器的RBF神经网络控制器(RBFC)动态补偿PID控制的球杆控制方法,控制系统由RBF神经网络控制及PID控制器组成。为提高参数辨识速度和避免局部最小值,采用梯度下降法更新隐含层参数,采用带有遗忘因子的最小二乘法更新输出层权值。实验结果表明,该控制方案相比PID控制具有更高的控制精度,比BP神经网络具有更快的学习速度,低通滤波器保证了RBFC的辨识精度和稳定的控制输出,具有良好的动静态特性和控制性能。  相似文献   

5.
基于神经网络的自整定PID控制器设计   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对非线性时变系统,设计了一种基于神经网络的参数在线自整定PID控制器.该控制器采用基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立被控系统的精确模型并得到准确的Jacobian信息;同时将此信息提供给BP神经网络,从而实现PID控制器参数的自动在线整定. 仿真结果表明,该方法提高了算法的精度和速度并具有较快的系统响应和良好的跟踪特性.  相似文献   

6.
基于模型跟随的神经网络PID飞行控制律设计   总被引:2,自引:1,他引:1  
李丹  章卫国  刘小雄  孙勇 《计算机测量与控制》2009,17(9):1726-1727,1731
为了抑制飞行控制系统的外部扰动和建模误差,应用模型跟随自适应神经网络PID控制方法,进行飞行控制律设计。首先使用RBF神经网络进行飞行系统模型辨识,在线学习系统正向输入输出特性,辨识对象的Jacobian信息;然后应用BP神经网络实时在线调整PID参数,设计自适应神经网络PID控制器,控制飞行状态变量跟随模型输出;最后以F-8飞机纵向飞行控制系统为研究对象进行控制仿真。仿真结果表明,设计的控制器具有很强的自适应和抗干扰能力。  相似文献   

7.
基于RBF神经网络整定的高速公路匝道PID控制器   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
研究RBF神经网络整定PID控制器的参数,并应用到高速公路入口匝道控制中。首先阐述了入口匝道控制原理,然后建立了高速公路交通流模型,并设计了RBF神经网络整定的高速公路匝道PID控制器,RBF神经网络通过对被控对象Jacobian信息的辨识来动态调节PID控制器的参数,最后用MATLAB软件进行系统仿真。仿真结果表明,该控制器具有优越的动态和稳态性能,用于高速公路入口匝道控制中效果良好。  相似文献   

8.
小型潜艇水下潜行采用蓄电池供电,通过全电力供电系统推进.以蓄电池为直流电源,在推进系统正常运转的状况下,开关电源电压输出值保持恒定;传统的PID控制器很难对全桥DC-DC开关电源进行精确控制,因此,将粒子群算法(PSO)、BP神经网络与径向基函数(RBF)神经网络与传统PID控制相结合,提出带有RBF神经网络辨识的PSO BP-PID控制方法;通过神经网络在线自学习对PID3个参数在线调整,最终实现系统恒电压输出控制;仿真结果得出:带有RBF神经网络辨识的PSO-BP PID控制算法可以很大的改善系统控制效果,同时使系统具有更好的在线调整能力.  相似文献   

9.
基于遗传神经网络的自适应PID控制器的设计   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
提出了一种基于遗传算法和神经网络的自适应PID控制器的设计方法。该控制器主要由三个部分组成:利用遗传算法优化PID参数,和RBF神经网络结合,对被控对象逼近,搜索出一组准优的初始参数;RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;基于单神经元的自适应PID控制器,在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能。仿真结果表明,控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程。  相似文献   

10.
基于具有电弧炉电极系统的非线性时变特性,设计了一种基于神经网络的参数自整定PID控制器。该控制器采用三个基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立被控系统的精确模型并得到精确的Jacobian信息分别提供给三个BP神经网络,从而实现了三相耦合系统的精确控制,仿真结果证明了这种方法的可行性和有效性。  相似文献   

11.
基于模糊RBF神经网络的PID及其应用   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
针对传统的PID控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp, ki, kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。  相似文献   

12.
基于BP神经网络整定的PID控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对经典PID控制参数不能在线调整的缺陷,研究了一种基于BP神经网络的PID控制算法,利用BP神经网络具有的任意非线性表达能力,通过对系统性能的学习,实现具有最佳组合的PID控制。  相似文献   

13.
基于BP神经网络整定的PID控制   总被引:7,自引:1,他引:7       下载免费PDF全文
传统PID控制在控制系统中有广泛的应用,但是由于其在参数整定过程中对于对象模型过分依赖,并且参数一旦整定计算好后,在整个控制过程中都是固定不变的,而在实际系统中,由于系统状态和参数等发生变化时,过程中会出现状态和参数的不确定性,系统很难达到最佳的控制效果.为了改善传统PID控制的效果,又充分利用现有PID控制的研究成果,采用BP神经网络对PID参数进行整定,并对该系统进行了仿真分析.仿真结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高.  相似文献   

14.
基于神经网络的PID控制器   总被引:14,自引:0,他引:14  
提出了一种新型PID控制器,该控制器利用BP网络实现PID参数的在线调整,采用RBF网络对被控对象在线辨识。仿真结果表明该控制器的控制效果优于传统的PID控制算法和模糊自适应PID控制算法。  相似文献   

15.
针对工业控制中普遍存在的大滞后现象,提出了一种将RBF神经网络算法和Smith预估补偿算法与传统的PID控制器相结合的智能RBF-Smith-PID控制策略。该方法利用RBF神经网络的在线学习、控制参数自整定能力,和Smith预估补偿对纯滞后系统的良好控制,有效地克服了常规PID控制的缺陷,提高了系统的鲁棒性和自适应性,对纯滞后系统起到了良好的控制。  相似文献   

16.
BP网络与PID控制器相结合,可以实现对PID控制器参数的优化调整。但是BP网络的隐含层层数和神经元节点数的选取尚无定则,需要反复的计算论证才能确定;并且网络连接权重初值选取为随机值,难以保证系统初始运行的稳定。本文提出一种将BP神经网络与PID控制规律融合的新方法--PID神经网络,该方法控制结构简单、系统参数物理意义明确,同时又克服了上述网络的诸多缺点。将该方法应用于对发动机油门开度的仿真控制,仿真结果表明该控制器大大改善了发动机油门控制系统的性能,仿真效果良好。  相似文献   

17.
为了高效控制工质出口温度,维持换热器稳定运行,针对Smith预估控制算法及径向基函数(RBF)神经网络辨识单神经元比例-积分-微分(PID)控制算法特点,提出了Smith控制算法和RBF神经网络辨识单神经元PID相结合的控制策略,对Smith控制算法在结构上进行了改进,以提高RBF神经网络辨识单神经元PID控制的抗干扰能力,减少Smith控制算法对模型的依赖程度.仿真分析表明:应用于换热器工质出口温度控制系统,改进算法控制性能显著优于其它控制方法,抗干扰能力得到了大幅提高.  相似文献   

18.
基于改进型RBF神经网络辨识的PID控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对工业控制领域复杂非线性时变系统.提出了基于改进型RBF神经网络的PID参数在线自整定方法。采用改进型RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,自动调整PID控制器参数,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。  相似文献   

19.
锅炉的主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统,常用的汽温控制系统有串级PID控制和基于BP神经网络的PID控制。串级PID控制一般能将主汽温控制在允许的范围内;基于BP神经网络的PID控制将神经网络所具有的自学习能力与PID控制器的鲁棒性相结合,能实现对非线性、大时滞系统模型的控制。对这两种策略在不同负荷下进行了实验仿真,该结果对当前电厂的经济性和安全性有一定参考价值。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号