用于电阻炉的单神经元PID控制器的设计及仿真

本文对传统电阻炉PID控制器的不足之处进行了分析,阐述了单神经元PID控制算法的优点。介绍了基于有监督hebb学习算法,并结合实际控制经验而设计的单神经元控制器。分析了单神经元控制器中各个参数的意义与取值原则,并用Matlab软件对单神经元控制器在阶跃输入信号的情况下进行了仿真。仿真内容有：连接权值、k值变化对系统的影响及选取方法;单神经元PID控制器与常规PID控制器的抗干扰能力和调节性能对比。仿真结果证明,该单神经元控制器具有很好的参数自整定能力,且抗干扰能力强,超调量小,其各方面的控制效果均优于常规PID控制器。用于电阻炉温度控制系统的单神经元控制器较之传统的PID控制器能取得更好的控制效果。     

焦炉集气管压力控制的一种新方法

针对焦炉集气管压力系统的特点,提出一种基于神经元的自适应PID控制算法;将神经元与PID结合,在线调整PID参数;对单神经元自适应PID控制器进行了研究,并利用Matlab/Simulink进行了仿真,结果表明单神经元自适应PID控制算法明显优于常规PID控制算法;用本文提出的单神经元自适应PID控制器控制焦炉集气管压力,使集气管压力系统的抗干扰能力得到提高,取得了良好的控制效果。     

单神经元自适应PID控制器的应用

对单神经元自适应PID控制器的控制算法进行了研究；利用Matlab／Simulink对复杂对象进行了闭环仿真，将单神经元自适应PID控制算法与常规PID控制算法进行了比较。结果表明单神经元自适应PID控制算法明显优于常规PID控制算法；将单神经元自适应PID控制器应用到焦炉集气管压力控制系统，集气管压力系统的抗干扰能力得到提高，取得了良好的控制效果。     

双转子永磁同步电机控制的建模与仿真

针对传统PID控制方法对双转子永磁同步电机进行控制时参数摄动、抗干扰能力差等缺点,提出一种单神经元模糊PID控制方法。首先建立双转子永磁同步电机的数学模型,设计了单神经元模糊PID控制器,然后利用MATLAB实现了系统设计与仿真。最后通过传统PID和单神经元模糊PID控制的仿真结果进行对比分析,仿真结果表明,单神经元模糊PID控制可以显著提高系统的鲁棒性,使双转子永磁同步电机控制系统具有更好的动、静态性能和抗干扰能力。     

单神经元自适应PID控制器的研究及MATLAB仿真

在分析传统的PID控制器的基础上,提出了一种单神经元自适应PID控制器,这种控制器,不仅结构简单,且具有较好的适应性和鲁棒性.本文主要讨论了单神经元自适应PID控制器的结构,控制算法,并用MATLAB仿真软件给出了实例仿真,证明了单神经元自适应PID控制器控制效果优于传统的PID控制器.     

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。     

SR电机单神经元PID直接转矩控制系统

针对采用常规PID控制器很难取得很好的控制效果,提出了单神经元PID与常规PID复合控制的开关磁阻电机调速系统的新方法,利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器,不但结构简单,而且能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。以速度误差为系统外环输入,大偏差时采用常规PID控制,小偏差时采用单神经元控制。外环的输出变量为内环的目标转矩,送入60kW三相6/4结构的开关磁阻电机直接转矩调速系统内环。仿真结果表明,这种复合控制方法解决了常规控制方法因电机数学模型难以精确确定而无法确定控制参数的问题,并克服了常规P I D控制器参数固定,控制非线性系统差的缺点,很好的解决了系统上升时间与超调的矛盾。系统具有很好的抗干扰能力与鲁棒性。     

模糊单神经元控制器设计

本文在综合常规模糊控制器和单神经元PID控制器的优点上,提出了一种新型的模糊单神经元PID控制器设计方案,仿真结果表明这种控制器有比较好的控制效果。     

基于单神经元PID的航空发动机解耦控制

将神经网络应用到PID控制器的参数整定过程中,提出了一种基于改进单神经元PID的航空发动机解耦控制方法,通过在航空涡扇发动机多变量控制系统中的应用,得出了实际的仿真结果及结论。仿真结果表明,该改进单神经元PID解耦控制方法与传统的PID多变量解耦相比,具有响应速度快,自适应能力强,抗干扰能力强,实现简单的优点,因而可以广泛的应用于非线性系统的解耦控制中。     

DC／DC变换单神经元自适应PID控制器仿真研究

为解决传统PI控制对具有时变、非线性特性的DC/DC变换器动态控制性能不佳的问题,将人工神经网络与PID控制理论相结合,为DC/DC变换器设计了一种单神经元自适应PID控制器。该控制器算法简单,通过对加权系数的在线调整来实现自适应、自学习功能,从而满足DC/DC变换器的时变及非线性特性。以BUCK型变换器为例,建立了DC/DC变换器智能控制系统的仿真模型,在不同负载及参数变化的情况下与常规PI控制效果进行对比分析,结果表明,单神经元自适应PID控制器对DC/DC变换器具有很好的控制效果和鲁棒性。     

基于线性二次型的单神经元PID最优控制器设计及仿真

讨论了线性二次型最优控制理论在神经网络PID控制系统中的应用.将二次型性能指标引入单神经元PID控制器中,设计出单神经元自适应PID最优控制器,从而实现了PID参数在线自适应寻优.给出了完整的设计过程和学习算法,分析了其稳定性.最后,运用MATLAB仿真实现证明了该方法的可行性、有效性,并得到了较为理想的控制效果.     

时变大纯滞后系统的单神经元自适应控制

阐述一种新型单神经元自适应控制器,对时变大纯滞后系统实现快速有效的实时控制。该单神经元采用一种新学习算法,并与Smith补偿、在线辨识相结合,在保留单神经元器适应性强优点的同时。改善了单神经元器的动态性能,减轻了大滞后对象控制结果不能及时反馈的不足。应用该控制策略对大滞后一阶仿真研究表明,对大滞后时变系统具有较强的适应性和鲁棒性,各种控制性能优于常规单神经元PID和常规PID．     

天然气发动机空燃比智能控制策略的研究

该文详细介绍了基于神经网络的控制器在天然气发动机空燃比中的控制实现，并用Matlab进行了仿真，仿真结果表明，其控制效果优于基于PID的控制器，所研究的基于单神经元控制器的学习算法在工程上易于实现，在发动机空燃比控制的工程应用中有很好的前景。     

直流无刷电机智能控制系统研究

阐述直流无刷电机工作原理,分析直流无刷电机的数学模型;介绍模糊控制理论与神经网络控制理论,提出模糊自适应PID控制策略;在MATLAB环境下,分别使用反电动势建模法建立直流无刷电机控制系统的模型,并对各个模型进行仿真分析。然后利用BP神经网络控制策略,模糊自适应PID控制策略改进速度控制器中的常规PID算法,进行仿真,并将所得结果进行对比。从对比结果可以得出模糊自适应PID控制策略更适合直流无刷电机的控制。     

基于风驱动优化算法WDO的PID参数优化

鉴于PID控制器的优越性,其在工业控制领域中的引用越来越广泛。PID控制器的性能主要在于其参数优化设计,PID参数优化问题一直是研究热点。为了解决PID参数优化问题,提出了一种基于自然启发的风驱动优化算法（WDO）的PID优化控制方法,该算法以PID三个参量为控制对象,以误差绝对值和控制输入平方项的时间积分作为优化目标,经过迭代寻优计算得到系统最优控制量。通过计算机仿真,并与遗传算法和粒子群算法PID参数优化相比,结果表明：该算法提高了系统的控制精度、响应速度和鲁棒性,为控制系统PID参数整定提供了参考。     

计及时滞的互联电网负荷频率控制最优分数阶PID控制器设计

分数阶PID控制器相比于传统整数阶PID控制器,具有控制性能好、鲁棒性强等诸多优势,可应用于电网的负荷频率控制(load frequency control,LFC)中.针对网络化时滞互联电网的LFC问题,提出了一种基于计算智能的分数阶PID控制器参数优化整定方案.该方案选择时滞LFC系统时域输出响应构建优化目标函数,采用最近提出的灰狼优化算法获得最优的分数阶PID控制器参数,所设计的控制器能确保一定时滞区间内LFC系统的稳定性.仿真算例表明,所设计的LFC最优分数阶PID控制器比传统整数阶PID控制器的控制性能更优,时滞鲁棒性更强.     

陀螺仪温度的模糊控制系统

为了提高陀螺仪温度控制系统的动态性能和控制精度,对传统的PID算法存在的不足进行了分析,提出了基于C8051F120单片机的陀螺仪温度模糊控制系统的设计方法,包括系统的硬件设计、软件设计和模糊控制器设计的方法;并通过计算机仿真和现场调试,结果表明模糊控制器比PID控制器具有更高的稳态精度和更快的动态响应速度.在系统设计中,所采取的软、硬件设计措施及模糊控制器的设计方法具有一定通用性,也可以应用到其它设备的温度控制系统中.     

基于RBF神经网络的PID控制参数整定

针对传统PID控制器的缺陷,本文提出了一种基于RBF算法的PID控制器,利用RBF算法局部计算简单、非线性映射能力强的特点,实现对PID控制器参数的寻优整定,并利用MATLAB软件对系统进行仿真。仿真结果表明此方法对PID控制器的参数有很好的控制效果。     

基于粒子群优化算法的PID控制器参数整定

PID控制器的性能完全依赖于其参数的整定和优化，但参数的整定及在线自适应调整对常规的PID控制器是难以解决的问题。根据粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点，提出了一种基于粒子群优化算法整定PID控制器参数的设计方法，并定义了一种新的性能指标函数来评价PID控制器的性能。现以二阶的船舶控制装置为研究对象，运用粒子群优化方法对PID控制器参数进行了寻优研究。仿真结果表明，该方法比一般PID参数整定方法具有更好的控制性能指标，有着一定的工程应用价值。