记忆径向基神经网络在冷轧液压自动位置系统的优化控制

针对冷轧液压自动位置控制系统多变量、强耦合、高阶次和时变性等特点,提出一种引入记忆因子的径向基函数神经网络在线自适应调节PID参数的系统。为提高网络精度,利用改进的混洗蛙跳算法离线全优化记忆径向基神经网络,在获得网络结构的同时得到初始参数,避免网络模型训练的繁琐,并利用测试函数证明优化后的网络具有良好的逼近能力。然后利用优化后记忆径向基神经网络的自校正功能在线细调PID参数,仿真结果表明,该控制系统跟踪快、超调小、适应性强,控制品质优于传统PID和普通径向基神经网络PID控制方法。     

自动包装机热封温度自适应控制系统设计

目的提高包装机械热封机构的温度控制精度,以保证包装效率和产品质量。方法针对包装塑料薄膜热封的温度控制,基于单神经元自适应PID控制算法设计一种自动包装机热封温度控制系统。介绍自动包装机热封的基本原理,阐述单神经元自适应PID控制算法的基本原理,并设计一种温度控制器。基于模糊集理论,实现控制器比例、积分和微分系数学习速率的在线调整。基于ARM Cortex-M3和PIC单片机搭建自动包装机热封温度控制系统。结果将该热封温度控制系统应用于自动包装机中,可以将热封温度误差控制在合理的范围内。结论通过仿真验证了文中所述自动包装机热封温度控制系统稳定性较好,具有一定的抗干扰、自适应、自调整能力。     

改进的RBF神经网络PID算法在电磁振机中的应用

目的为了减少实际工作生产环境对智能组合秤称量精度的影响,增加电磁振动系统对环境的抗干扰性能。方法用RBF神经网络PID算法改进组合秤中的电磁振动系统,并在基础的RBF神经网络PID控制算法上引入动量因子的平方,减少拟合误差和参数调节过程中的震荡现象。结果与基础的RBF神经网络PID控制算法相比,改进后算法的收敛速度更快,拟合精确度更好;当仿真长度增加时,依然可以很好地逼近目标函数。结论改进后的算法使电磁振机的振幅和振动频率更加稳定,可以减少环境中噪音对其的干扰。     

基于模糊内模-PID的包装机热封切刀温度控制

目的 包装机热封切刀温度控制系统存在非线性、大滞后性等特点,传统PID控制的效果也越来越无法满足工艺生产的要求,为了提高包装机热封切刀温度控制的速度和精度,进而提高封口的质量,以提高产品包装效率和品质。方法 在传统的PID控制的基础上,通过结合模糊控制和内模控制理论的先进控制算法,提出模糊内模-PID控制算法的包装机热封切刀温度控制系统。内模控制能够使PID控制器参数进行简化,同时模糊控制的引入能够实现控制器参数的在线调整,将该新型控制算法应用到包装机热封切刀温度控制系统中,并与传统控制进行对比。结果 通过Matlab仿真软件搭建模内模-PID控制的包装机热封切刀温度控制系统仿真平台,仿真结果表明,系统响应速度、精度、超调量、抗扰动能力等比传统控制系统性能更加优良。结论 通过仿真验证了模糊内模-PID控制在热封切刀温度控制系统上的有效性和可行性,能够在温度控制系统中表现出优良的性能指标。     

基于自适应伸缩因子的变论域模糊PID振动控制方法

针对传统变论域模糊PID控制算法(VUFP)伸缩因子无法自适应调整的问题,建立了基于自适应伸缩因子的变论域模糊PID振动控制方法,从而进一步提升振动控制效果。在传统VUFP算法的基础上,将系统误差及误差变化率作为输入,伸缩因子参数作为输出,提出了伸缩因子自适应调整函数;从非零性、对偶性、单调性、正规性、协调性入手,通过理论证明了所提自适应调整函数的合理性;基于VUFP算法,利用系统误差及误差变化率实现了自适应调整函数参数的实时自适应调整,从而避免了VUFP算法中伸缩因子缺乏模糊规则导致控制效果降低的问题。3层框架理论模型和实验结构的振动控制结果表明:所提控制方法能实现函数型伸缩因子参数的自适应调整,针对框架结构加速度、速度及位移的控制效果均优于PID和VUFP控制算法,为建筑结构振动控制提供了一种新的控制算法。     

锂电池悬浮式烘箱数值模拟分析与结构优化

目的 为提高盐业包装线封口温度控制精度,融合果蝇优化算法和径向基神经网络设计一种温度控制系统。方法 介绍控制系统结构,利用RBF神经网络的自学习、自适应能力实现PID控制器参数的在线调节,可确保封口温度的自适应控制。通过果蝇优化算法实现神经网络初始值优化,提高神经网络的全局搜索能力。最后,进行仿真和实验分析。结果 结果表明,温度偏差可以控制在1%以下,该控制算法具有较好的稳定性,达到稳定状态耗时较少,系统超调量明显变小,在一定程度上提升了封口温度控制的精确性和稳定性。结论 所述控制系统控制性能比较理想,可满足食用盐包装封口温度控制需求。     

基于模糊PID的包装机热封切刀温度控制

目的为了提高包装机热合装置压合袋口的封口质量,采用模糊自适应PID控制方法对热合机热合装置的温度进行精确控制。方法针对食品包装塑料薄膜热封的温度控制,基于模糊自适应PID控制算法设计一种自动包装机热封温度控制系统。采用变论域模糊PID实现控制参数自整定和控制规则的自调整,并将其与传统PID控制进行对比。结果模糊PID控制方法较传统PID控制方法能更稳定地控制加热温度,有效提高了温度控制的响应速度和控制精度。结论该系统在热合装置中能够精确、快速地控制温度,具有应用价值。     

基于模糊 PID 的裤袜包装机热封切刀温度控制的研究

针对裤袜包装制袋过程中热封切刀对恒温控制的需要,分析了热封切刀温度的影响因素,得出了简化模型。采用了以PIC16F877为核心的恒温控制系统,控制器采用模糊控制和PID复合的控制算法。通过控制可控硅的闭合时间,达到了温度控制的目的。MATLAB仿真表明,采用模糊控制和PID复合的控制方法能有效降低超调量,减少调节时间,该系统具有良好的动态特性。     

基于双模糊PID的食品包装机热封温度控制研究

目的 为提高食品包装产品的袋形质量和热封质量,提出一种提高食品包装机热封温度控制精度和稳定性的方法。方法 针对食品包装中塑料薄膜热封温度控制系统的稳定性和精确度不佳,造成包装材料过度收缩、封口不严等质量问题,设计双模糊控制器对PID参数进行在线整定,当温度偏差较大时采用模糊控制1进行粗调,以实现较快的动态响应;当温度偏差较小时采用模糊控制器2进行精调,以实现较好的稳态精度。并将双模糊PID控制器与传统PID、模糊PID控制器进行仿真对比。结果 Matlab仿真结果表明,双模糊PID控制器具有调节速度快、鲁棒性强、超调量小的优点,可以有效提升控制系的控制精度和稳定性。结论 双模糊PID控制器自适应能力强,能够克服食品包装机热封温度控制系统非线性、时变性等缺点,实现了包装机热封温度快速稳定调节。实验测试表明,将热封温度偏差控制在±1.5 ℃以内,在一定程度上提升了食品包装质量和设备自动化水平。     

基于BP神经网络的PID控制器及其MATLAB仿真

PID控制算法简单、应用广泛,既能消除余差,又能提高系统的稳定性,但其P环节、I环节、D环节的控制参数却参数难以整定;BP神经网络算法具有很强的数字运算能力,因此,可通过BP神经网络自学习、加权系数调整,实现PID的最优调整,本文以小车控制为例,利用BP神经网络的学习能力进行PID参数的在线整定,并进行了MATLAB仿真,结果表明,利用BP神经网络可很快的找到PID的控制参数。     

枕式包装机包装材料供送速度控制

目的 为了提高包装袋的袋长精度,提升包装袋体外观质量。方法 提出一种基于神经网络PID自适应的三伺服枕式包装机包装材料速度控制方法,将传统的PID控制方法同神经网络控制相结合,设计一个神经网络PID控制器,包括控制器结构和学习算法,可用于解决相关非线性问题。结果 仿真和实验结果表明,采用神经网络PID控制方法,包装材料速度达到稳态时,所用时间约为2 s,最大超调量不超过2%,包装袋长误差能够有效控制在±1 mm以内。结论 所设计的控制方法与传统的PID控制相比,具有响应速度快、抗干扰能力强、控制输出稳定等优点,能够显著提高包装袋长精度。     

六自由度运动平台控制系统的神经网络优化

阐述了六自由度运动平台的控制原理，并根据控制系统的特点，提出采用基于RBF和BP神经网络来改进常规PID控制器实现系统控制性能。在该控制系统结构中，提出了在RBF网络辨识Jacobian的基础上，将BP神经网络引入了平台控制系统中PID控制器的控制参数在线整定的算法，最后给出了在MATLAB下的具体仿真算法。     

多轴速度同步偏差耦合控制

目的 解决传统印刷机、包装机各轴机械连接方式下,多电机同步控制存在的机械磨损严重、同步控制精度低等问题。方法 基于偏差耦合控制系统结构,将PID与神经网络控制相结合,提出一种径向基神经网络PID的多电机速度同步控制策略。结果 通过仿真可知,该算法相较于传统PID控制超调量更小,系统能够以较快的速度实现同步跟踪,速度同步精度明显高于PID控制。结论 该控制算法能够大大提升印刷机多轴同步控制的动态性能,可以有效提高印刷质量。     

增量式PID神经网络控制器和仿真

针对三档阻尼可控减振器的特点,利用神经网络理论,设计一种基于M×Q×3结构BP神经网络的PID 神经网络控制器。该控制器可根据被控系统的运行状态,通过神经网络的自学习、加权系数调整,使神经网络输出PID控制器参数,从而达到较好的控制效果。对被动悬架与可控悬架系统进行三种典型工况的仿真分析,验证本文所提控制算法的有效性。     

半桥逆变型磁共振式无线充电系统建模与控制

针对半桥谐振逆变型磁共振式无线充电(MCR-WCT)系统工作状态模糊、高阶非线性、控制理论不成熟等问题,在建立半桥谐振逆变电路等效模型的基础上,采用广义状态空间平均法(GSSA)对MCR-WCT系统进行大信号和小信号建模,在GSSA模型的基础上设计电流单闭环控制器,制定基于BP神经网络的自整定PID控制策略。最后,通过Matlab编程对GSSA大信号模型进行暂态和稳态分析,对比Simulink模型仿真结果验证GSSA模型的可行性;通过Matlab仿真对比经典PID控制和BP神经网络自整定PID控制策略,在电流设定值为1 A的阶跃响应中,BP神经网络自整定PID控制在0.25 ms内达到稳态,稳态误差在2%内,最大超调量只有5%,相比经典PID控制具有更好的动静态性能。     

基于插值与神经网络的包装薄膜热封参数分析

目的研究塑料薄膜热封工艺中热封参数之间的非线性关系,建立一种可用于自动包装机热封过程的数学模型。方法通过实验采集样本数据,并用附加动量法训练BP神经网络,建立热封参数之间的非线性数学模型,最后通过神经网络预测热封时间,并采用插值算法建立目标热封强度下热封温度和热封时间之间的多项式数学模型。结果通过插值算法与神经网络的结合运用,较为精确地描述了热封温度和热封时间之间的数学关系,插值函数实现了神经网络模型的简化,两者误差较小。结论通过文中方法确定了包装材料热封参数之间的非线性关系,将其用于热封包装设备,可提高设备的智能化程度。