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1.
针对时滞不确定对象,提出一种单神经元PID控制器,此控制器不依赖于对象模型。由于神经元的权值能在线调整,因此具有自学习和自适应能力,同时应用自适应PSD算法调整比例系数K值的大小,构成了增益自适应的单神经元PID控制器。在MATLAB/SIMULINK下对算法实现仿真控制,结果证明增益自适应单神经元PID控制器是一种具有自学习、自适应、鲁棒性强且算法简单适用的控制器,适合于工业上不确定对象的平稳控制。 相似文献
2.
针对纸浆浓度控制,研究了单神经元自适应PID控制器的实现算法和自学习规律,采用模糊集理论对单神经元学习速率进行动态调整。计算实例表明该控制器应用于纸浆浓度控制比PID调节器和普通神经元控制器应当具有较好的控制品质。 相似文献
3.
给出了单神经元自适应PID控制器的算法与控制系统仿真模型。利用单神经元PID控制器的自学习、自适应能力实现PID控制参数的自整定。并对被控对象进行了仿真研究,仿真结果表明,该控制方法与常规PID控制方法相比,具有更好的自适应性和更强的鲁棒性。 相似文献
4.
纸浆浓度的自适应模糊调整神经元控制 总被引：2，自引：0，他引：2
针对纸浆浓度控制，研究了单神经元自适应PID控制器的实现算法和自学习规律，采用模糊集理论对单神经元学习速率进行动态调整。计算实例表明该控制器应用于纸浆浓度控制比PID凋节器和普通神经元控制器应当具有较好的控制品质。 相似文献
5.
基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制 总被引：6，自引：0，他引：6
在分析单神经元PID特性的基础上,设计了基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制器。该控制器通过神经元的自学习,对传统PID控制器的比例、积分、微分系数进行在线调整,实现了挖掘机功率匹配自适应控制。仿真结果显示单神经元PID自适应控制器具有较强的鲁棒性。 相似文献
6.
设计了一种基于单神经元的自适应PID控制系统,该系统响应平滑、无超调.在MATLAB下对被控对象进行实验仿真,对同一对象用常规PID进行控制,并比较2种方法控制下的仿真结果.结果表明:单神经元自适应PID控制系统具有自学习和自适应能力,能够采用学习规则来调整权系数,从而使系统响应稳定、快速、准确. 相似文献
7.
提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案。神经元具有很强的自学习和自适应能力 ,它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数 ,使控制器能够适应受控对象结构参数以及环境的变化。因此采用单神经元构成自适应PID控制器 ,将神经元与PID控制结合 ,对PID参数进行在线寻优、自校正 ,使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象 ,特别是难于用传统方法建模的被控对象。同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力 ,采用了动态自适应神经元 (APE)对非线性系统进行预测 ,即用神经元建立起非线性系统的预测模型 ,预测系统的未来输出 ,从而提高了控制系统的控制品质。同时详细介绍了该控制系统的自适应控制算法。仿真结果表明 ,这种自适应控制方案切实可行 ,其控制品质明显优于常规PID控制 ,且具有较强的鲁棒性 ,达到了良好的控制效果。 相似文献
8.
提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案。神经元具有很强的自学习和自适应能力，它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数，使控制器能够适应受控对象结构的参数以及环境的变化。因此采用单神经元构成自适应PID控制器，将神经元与PID控制结合，对PID参数进行在线寻优、自校正，使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象，特别是难于用传统方法建模的被控对象。同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力，采用动态自适应神经元（APE）对非线性系统进行预测，即用神经元建立起非线性系统的预测模型，预测系统的未来输出，从而提高了控制系统的控制品质。同时详细介绍了该控制系统的自适应控制算法。仿真结果表明，这种自适应控制方案切实可行，其控制品质明显优于常规PID控制，且具有较强的鲁棒性，达到了良好的控制效果。 相似文献
9.
单神经元自适应PID算法在液位控制系统中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
赵勇 《西安邮电学院学报》2009,14(3):52-54
双容水箱的液位具有典型的大惯性、大时延、非线性特性,常规PID控制往往难以保证系统的控制品质。采用增益在线自适应调整的单神经元PID控制器,对控制器的参数进行在线自适应整定,实验结果表明,其控制效果优于常规的PID控制器。 相似文献