基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制

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。     

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。     

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.     

直流调速系统单神经元自适应速度控制方法

针对直流调速系统,将单神经元自适应PID控制器与负载观测器有机结合,提出了一种基于单神经元的自适应速度控制方法.仿真结果表明,该法不仅结构简单、易于实现,而且克服了单神经元自适应PID控制器抗负载扰动能力不足的缺点,在电机参数变化和负载突变时都具有较好的控制性能.     

直流调速系统单神经元自适应速度控制方法

针对直流调速系统，将单神经元自适应PID控制器与负载观测器有机结合，提出了一种基于单神经元的自适应速度控制方法．仿真结果表明，该法不仅结构简单、易于实现，而且克服了单神经元自适应PID控制器抗负载扰动能力不足的缺点，在电机参数变化和负载突变时都具有较好的控制性能．     

基于单神经元自适应PID的煤气混合解耦控制

针对煤气混合加压过程中混合煤气压力和热值控制问题具有强耦合、非线性和较大时滞的特点,利用单神经元自适应PID控制器具有参数自学习能力,提出一种单神经元自适应PID解耦控制方法。仿真结果证明了设计方案比传统的控制方案具有较好的动态性能,验证该方法的可行性。     

基于神经元的自适应预测PID控制

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。     

基于神经元的自适应预测PID控制

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。     

一种基于单神经元的模糊自整定PID控制器

为解决普通的PID控制器设计对系统模型有一定依赖性问题,本文将单神经元网络和模糊逻辑相结合,提出了一种基于单神经元的模糊自整定PID控制器。单神经元控制部分本身还是一个PID控制器,但由于权值可以在线调整,具有较强的自学习和自适应能力,而通过模糊控制器对输出整定,可加速控制过程。将该控制器应用于船舶运动控制仿真中,仿真结果表明,单神经元模糊自整定PID控制器能使船舶更快地达到设定航向,且航向曲线和打舵更加平稳,可明显改善对大纯滞后、大惯性系统的控制效果,在工业控制中有广泛的应用前景。     

纸浆浓度的自适应模糊调整神经元控制

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。     

基于模糊自适应PID的主汽温控制系统

为了改善传统串级PID主汽温度控制系统的控制效果,提出了采用模糊自适应控制器的串级主汽温控方案.主调节器采用模糊自适应PID控制器,副调节器采用传统PID调节器.利用模糊规则,主调节器PID参数可根据误差信号动态调整.仿真结果表明,该系统在机组负荷较大范围变化时,其控制品质优于传统PID串级控制系统.     

自适应神经元PID控制器在过热汽温控制中的应用

对比了自适应神经元PID控制器的3种控制算法,在研究了一种采用新型性能指标的自适应神经元PID控制器基础上,提出了新的锅炉过热蒸汽温度串级控制系统,其主环采用了单神经元PID控制器,控制器参数的自适应调整采用了经过加权补偿的性能指标。总结了算法中参数的设置规律。仿真研究表明该方法的有效性。     

基于径向基函数神经网络PID与模型预测控制的车辆轨迹跟踪控制

为提高无人驾驶车辆的稳定性和鲁棒性,提出一种基于径向基函数神经网络自适应比例积分微分（RBFNN-PID）算法和模型预测控制（MPC）算法相结合的车辆轨迹跟踪控制方法.基于自适应RBFNN-PID算法、MPC算法以及车辆动力学模型,建立智能车辆纵向速度控制和横向控制的仿真模型并将其结合起来.在此基础上,以横向MPC控制和LQR-PID控制算法为基准,验证所提出的控制方法在轨迹跟踪方面的优越性.仿真结果表明,新方法比对照组具有更高的精度.最后,对新控制方法的硬件在环验证表明,该轨迹跟踪控制算法在轨迹跟踪精度和稳定性方面具有一定的有效性和先进性.     

基于响应特性匹配的目适应PID控制

本文导出了基于响应特性匹配的自适应ＰＩＤ控制算法，并给出了自适应３参数ＰＩＤ和５参数ＰＩＤ的仿真结果．结果表明：自适应５参数ＰＩＤ明显优于３参数ＰＩＤ，而且在基于响在特性匹配的工作方式下，容易实现３参数和５参数的以及其它控制律的自适应控制．     

模糊自适应控制在给水加药系统中的应用

针对火电厂给水加药过程的复杂性、较大迟延性及难以确切描述的非线性,提出将模糊控制与常规PID控制相结合的新思路,设计了自适应模糊PID控制模型,通过现场实际采集的历史数据,对系统进行仿真分析.结果表明,这种新的控制策略可以很好地处理pH中和过程的非线性和滞后性问题.     

模糊自适应控制在给水加药系统中的应用

针对火电厂给水加药过程的复杂性、较大迟延性及难以确切描述的非线性,提出将模糊控制与常规PID控制相结合的新思路,设计了自适应模糊PID控制模型,通过现场实际采集的历史数据,对系统进行仿真分析.结果表明,这种新的控制策略可以很好地处理pH中和过程的非线性和滞后性问题.     

应用于污水处理站的模糊自适应PID速度控制系统

本文采用模糊自适应PID控制方案,实现了对PID参数的在线自动整定.将这种控制方案应用泵类的速度控制系统.仿真结果表明,此种方案鲁棒性、快速性及动态性能良好.该技术可应用于化工、环保等领域的泵类控制系统.     

基于神经网络的除氧器水位解耦控制

基于神经网络的PID控制,针对电厂除氧器被控对象的耦合特性,提出了一种比例、积分和微分参数在线自整定的神经网络PID控制算法,结合神经元补偿解耦网络,用来消除除氧器水位与凝泵出口压力之间的耦合影响,实现对除氧器水位系统的解耦控制。仿真结果表明控制系统基本消除了耦合变量之间的耦合作用,消除了系统输出的稳态误差,大大改善了系统的调节品质。     

基于遗传算法PID的风力机变桨距系统电液伺服控制

针对风力机电液伺服变桨距控制系统,设计了基于遗传算法整定的PID控制器,并通过计算机仿真,再现了系统跟踪阶跃信号的系统响应。仿真结果表明,在该控制器作用下,风力机变桨距系统具有良好的动态性能。