基于BP神经网络整定的PID控制及其仿真研究

讨论BP神经网络PID控制,利用BP神经网络的自学习能力实现PID控制参数的在线整定,并使用Matlab软件进行仿真研究.仿真结果表明：基于BP神经网络的PID控制器参数调整简单,具有很高的精度和很强的适应性,可以获得满意的控制效果.     

神经网络PID复合智能控制参数自整定研究

针对具有时滞一阶非最小相位系统的被控对象,提出了一种基于神经网络的PID复合智能控制设计方案,推导出复合PID控制器控制参数的整定方法.考虑到被控对象的不确定性、慢时变等特点,以神经网络元构造基于自动化复合PID控制器,解决了基于自动化复合PID控制参数在线调整的问题,使复合PID控制器适用范围更广泛.对闭环控制系统模拟结果表明,该系统控制参数整定方法简单,具有非常好的控制效果.     

一种智能PID调节器的设计方法

提出了智能PID调节器的一种设计方法,它仅需要被控对象的阶跃响应信息,利用专家系统实时调整PID调节器参数,实现了有效控制,整个系统用低成本的MCS－51单片机便可实现,在电阻加热炉的温控过程中,获得了良好的控制效果。     

一种模糊自整定PID控制器的设计及仿真

在模糊控制和PID控制研究的基础上，介绍了一种模糊自整定PID参数的控制方法，即用模糊逻辑对PID控制器的控制参数进行在线调整．该方法结合FUZZY控制与PID控制的优势，在对象参数和结构发生变化的情况下，对典型的大惯性对象进行控制，用Matlab／Simulink对此进行仿真研究，结果表明：模糊自整定PID控制优于传统PID控制，提高了控制的性能。     

基于模糊RBF神经网络的双电机驱动伺服系统研究

双电机驱动伺服系统中存在齿隙和摩擦等非线性,常规PID控制不能满足其控制要求.针对常规PID控制器参数固定而导致在控制中效果差的缺陷,提出一种基于模糊RBF神经网络整定的PID控制方法.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,可以在线调整得到一组适合于控制对象的PID控制参数.最后在双电机驱动伺服系统中进行仿真试验结果表明所提出的控制策略是有效的.     

工业锅炉汽包水位的模糊控制方案设计

针对汽包锅炉给水过程的特点,分析了控制对象的特性.汽包水位的控制以前大多采用常规PID控制方式, 其控制参数是固定不变的,不能进行在线调整.因而采用了一种模糊自适应PID控制器,将该控制器应用于锅炉汽包水位三冲量控制系统.仿真结果表明,与传统PID控制器相比,该控制器具有良好的动静态性能和鲁棒性能,实现了汽包水位的自适应调节.     

基于BP神经网络的改进增量式PID暖通控制器设计

为了克服传统PID控制在暖通空调系统应用中超调量大、控制精度低的缺陷,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器设计方法.利用BP神经网络具有很强的学习能力、任意逼近非线性能力、自适应性和鲁棒性等特点,将BP神经网络与PID控制结合,实现了PID的3个控制参数的在线自整定.仿真结果表明,该方法可以显著改善系统的动态性能和控制精度,实现了PID控制参数的在线动态调整,避免了由于系统模型和结构参数变化导致的控制效果不稳定.     

液压万能材料试验机的PID控制

如何科学有效地达到对材料试验机的应力速率及应变速率控制,是目前试验机领域的关键问题.PID控制是应用最为广泛的一种自动控制方法,在液压控制系统中具有广泛的应用,但目前普遍采用的增量式PID控制,其控制效果理想与否取决于控制参数KP、KI、KD的调整.由此在原有基础上作了一定改进,得到比例积分适时调整PID控制方法.该控制方法在液压万能材料试验机上获得了良好的应力速率、应变速率、位移速率控制以及定荷、定应变、定位移控制的试验结果,使控制性能得到了较大改善.     

一种新颖的模糊自适应PID控制器的设计

在传统数字PID控制的基础上,结合模糊控制,提出了一种基于模糊规则的模糊自适应PID控制算法,该算法通过模糊控制规则和模糊推理确定模糊控制表,在实时控制中通过对模糊控制表的查询,在线调整PID控制参数。研究结果表明,与数字PID控制器相比,该控制算法具有简单、鲁棒性强和动态品质优良等特点。     

一种增益自适应的单神经元PID控制器

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.     

专家-模糊自适应PID控制系统的设计

为了解决多容系统控制难度大的问题,设计了专家-模糊自适应PID控制器。这种控制器既具有模糊PID控制器的精度高、稳定性好、鲁棒性强的优点,又具有专家控制器进入稳定状态快的特点。对三容复杂系统的控制仿真结果表明,该方法的控制性能优于单独采用专家PID控制或模糊自适应PID控制的性能。     

混合悬浮系统的无加速度传感器控制

为了降低悬浮能耗,在悬浮系统中加入了永磁体.设计了四点悬浮的混合悬浮模型车,系统基于专家PID控制,实现了四磁极的稳定悬浮.相对于常规的磁悬浮系统,由于控制中加入了专家系统,悬浮系统的响应速度明显增加,系统中只需要气隙传感器而无需加速度传感器.仿真和实验验证表明:所提出的控制策略,可以实现快速、稳定、精确悬浮.     

8098单片机专家控制器设计

阐述了一个对工业过程进行专家PID控制的系统,通过四种方案的专家知识规律,构造4个知识库表,并用8098单片机实现了这种新型专家控制器.     

基于神经网络PID炉温控制系统设计

将BP神经网络控制策略引入炉温控制系统,通过神经网络模拟实现PID控制器参数在线调整。在电阻炉炉温控制系统模型的基础上,详细介绍了神经网络PID控制器的算法,并对经典PID参数选取进行了分析。最后将神经网络PID与经典PID控制效果进行了仿真比较。     

智能控制及其应用

介绍了一些有关智能控制的基本概念,如模糊控制,自适应模糊神经控制,专家模糊系统和人工神经网络等等,并简要分析了模糊理论与人工神经网络的特点,将人工神经网络技术与PID控制相结合,用神经网络PID控制方法控制一个温控系统,从输出曲线中可见,这种方法有输出超调小、上升时间快等许多优点,为系统提供了一个优良的控制效果。     

Different human-simulated characteristics of the driver models in the forward simulation of hybrid electric vehicles

Based on the control theories of PID, fuzzy logic and expert PID, the driver models are built and applied in the forward simulation for hybrid electric vehicles (HEV). The impact to the vehicle speed tracking and the fuel economy is compared among the different driver models. The different human-simulated characteristics of the driver models are emphatically analyzed. The analysis results indicate that the driver models based on PID, simple fuzzy logic and expert PID are corresponding to the handling characteristics of different drives. The driver models of different human-simulated characteristics bring the handling divergence of drivers with different driving level and habit to the HEV forward simulation, and that is significant to the all-around verification and validation of the control strategy for HEV. System simulation results of different driver models validate the impact of driver models to the dynamic and fuel economy performance of HEV.     

基于实时专家系统的自来水混凝投药自动控制系统

从分析当前主要的混凝技术入手,提出了基于实例推理技术的实时专家系统的控制方案,给出了系统的前馈、反馈控制结构,其前馈控制采用实时专家控制系统,反馈控制采用常规PID控制．介绍了前馈实时专家控制系统中案例库的组成及更新方法、推理决策机构根据现时数据对案例库中的记录进行匹配的算法以及专家系统的自学习与自适应方法等．实践表明,该方案能够对水处理的絮凝过程进行有效控制,还可结合应用系统的实际特点,不断地自学习和自适应,以达到最优效果．     

直流电机速度控制比较

用比例积分微分(PID)控制器和模糊逻辑控制器(FLC)对他励直流电机的速度控制进行了对比研究,并对他励直流电机的串级启动进行了数字化实验.结果表明,PID控制器的原理和结构简单,其控制系统的设计是建立在控制对象精确的数学模型基础上,是线性控制,对于那些电机控制要求超调量小的,电压调节范围不宽的,应当优先考虑PID控制;FLC控制器是基于软件的规则和硬件的组合,是建立在专家知识库和人工操作经验的基础上,不需要对控制对象建立精确的数学模型,在鲁棒性要求高、响应时间快、稳定时间要求短的场合,FLC具有明显的优势,具有更好的设计参数,组成的控制系统更容易满足非线性控制系统要求.     

智能PID在变频器控制系统中的应用研究

PID控制是风机和水泵变频调速系统控制中应用最广泛的控制方法。但在实际应用中,由于实际系统数学模型的非线性,参数整定未得到很好的解决,使得系统响应慢、精度差低、稳定性差。针对这一问题建立了基于神经网络的智能PID控制系统,利用神经网络可以逼近任意非线性函数的特性,设计一种神经网络自整定PID控制器。仿真结果表明,该控制器具有控制精度高、响应快、运行平稳、节能效果好等特点。     

混联式混合动力系统动态响应协调控制

为改善混联式混合动力汽车动态响应过程中系统性能降低的问题,建立各个动力源系统的动态响应模型以及耦合机构模型,提出采用多动力源协调控制策略.电机A采用专家PID控制,发动机采用虚拟速差控制,电机B采用基于模型的补偿控制,利用系统特殊耦合关系,减小动态响应过程中各状态量相对于稳态优化点的波动程度.仿真结果表明,提出的协调控制策略使动态响应过程的时间缩短,发动机、电机以及输出轴的转矩转速波动减小.多动力源协调控制策略显著提高了动态响应过程中的系统性能.