模糊神经网络PID控制器在VEHSLS中的应用

该文设计了模糊BP神经网络PID控制器,用于提高VEHSLS控制精度和响应速度。该控制器把模糊逻辑、BP神经网络和PID控制的优点相结合,充分利用了模糊逻辑的抽象能力、神经网络的自学习功能和HD控制算法简单的特点,使系统可以通过模糊神经网络在线调整PID控制器的参数,进而提高了VEHSLS控制精度和系统的稳定性。     

无刷直流电动机的神经网络PID控制器研究

提出了一种基于BP神经网络的PID控制器,该控制器有机结合了BP神经网络和PID的特点,克服传统PID控制存在的不足,并采用快速BP算法改善其收敛性,有效的提高了无刷直流电动机调速系统性能,仿真研究表明上述神经网络PID控制器,比传统PID控制器控制动态过程有明显改善,能够获得更高的跟踪精度。     

基于模糊神经网络和遗传算法的智能控制器

PID控制算法简单、鲁棒性强,但其参数整定过程繁琐,整定时需要控制对象的精确数学模型,而且整定往往是针对某一种具体工况进行的,缺乏自学习和自适应能力.模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点,具有函数逼近功能,具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力.借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计,借助于BP算法对局部性参数进行优化,将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程,构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器.     

基于神经网络的模糊自适应PID控制方法研究

针对常规PID控制器不能在线修正参数以及模糊规则和率属函数对专家经验的依赖性,提出了神经网络模糊自适应PID控制器,从而综合了传统PID控制、模糊控制、神经网络控制的优点,使其具有PID控制的广泛适用性和神经网络的自适应和自学习能力,同时又具备模糊控制的非线性控制作用;仿真实验可知该控制器具有更快的响应和更好的平稳性.     

基于BP神经网络的料筒温度PID控制器

针对注塑机料筒温度控制的要求和PID控制器的不足,设计了一种基于BP神经网络的PID控制器.该控制器将神经网络和PID控制技术相结合,能无限地逼近非线性系统,具有收敛快的优点.提出了基于BP神经网络的PID控制算法和程序流程.仿真结果表明,BP神经网络PID控制器能有效地缩短过渡过程,具有较好的稳定性和快速响应性,可以满足注塑机料筒的温度控制要求.     

基于BP神经网络的PID控制器的研究与实现

本文从BP神经网络的基本构成原理、学习规则和学习算法出发,介绍基于BP神经网络的PID控制器的研究与实现方法。     

基于模糊神经网络PID的线切割张力控制系统的分析

分析了张力系统与模糊PID控制之间的关系,及控制系统对线切割机床加工精度和效率的影响。往复走丝线切割张力控制包含复杂的非线性问题,而模糊PID控制器在处理非线性问题方面有很大优越性。用神经网络建立模糊控制规则表,调整PID参数,使模糊PID对张力控制效果达到更好。利用神经网络和模糊PID结合的方法,分析神经网络模糊PID实现的控制,证明模糊神经网络PID控制系统具有较好的鲁棒性和优越性。     

基于共轭梯度法的改进型BP神经网络PID控制算法

针对常规BP神经网络PID控制器存在收敛速度慢和易陷入局部极小的缺点,提出一种基于共轭梯度算法的改进型BP神经网络PID控制器,采用Polak -Ribiere线性搜索方法,对传统BP神经网络PID控制器进行改进,加快了网络训练速度,避免网络陷入局部极小.在Matlab平台下实现算法程序,仿真结果表明该改进控制方法的有...     

改进BP神经网络PID多变量解耦控制器的设计

针对多变量系统间的耦合问题,设计了改进的BP神经网络与PID控制器相结合的多变量解耦控制器。在将BP神经网络附加动量项的基础上,还将激活函数进行了改进。利用神经网络的自学习能力,在线调整PID控制器的三个参数,实现了多变量系统的解耦控制。用Matlab软件对一个耦合系统模型进行仿真,结果表明,改进后神经网络PID控制器优于传统神经网络PID控制器,震荡小,系统响应速度快,可以得到满意的解耦效果。     

基于模糊神经网络的精密角度定位PID控制

针对精密角度定位系统存在非线性、时变性,传统PID控制难以获得理想控制效果的问题,提出一种基于模糊神经网络的PID控制方法,将模糊控制、神经网络与PID控制相结合,采用3层前向网络、动态BP算法,利用神经网络的自学习和自适应能力,实时调整网络的权值,改变PID控制器的控制参数,整定出一组适用于控制对象的kp、ki、kd参数,实现精密角度定位PID控制的自适应和智能化。实验结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统的PID控制,控制性能有较大的提高,能有效提高定位精度,缩短定位时间。     

低压铸造机液面加压控制技术研究

针对低压铸造机液面加压系统参数整定困难、压力控制精度不佳的问题,对液面加压系统的组成、工艺以及机理等进行了研究。提出了模糊神经网络在线整定PID参数的方法,设计了2输入、3输出的模糊神经网络;分析了BP学习算法的缺点,改进了模糊神经网络训练方法,使用果蝇算法作为外层循环,BP算法作为内层循环训练模糊神经网络;选择合适的目标函数对模糊神经网络进行了训练,在Matlab中对传统PID、模糊PID和FNN-PID的控制效果进行了仿真分析。研究结果表明:和传统PID控制相比,使用FNN-PID控制器的液面压力最大误差减小了35.6%,平均误差减小了21.6%,有效提高了液面压力的控制精度。     

静变电源的优化模糊神经网络PID控制研究

为提高静变电源输出电压的质量,采用了优化模糊神经网络PID控制器代替模糊PID控制,所采用的优化模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点,使推理速度加快,并通过在系统运行时神经网络不断地增加和完善模糊控制规则,单神经元通过自学习调整控制因子,提高了系统控制的精度.将该方法和PID稳态控制性能的优势相结合,实时地对系统控制量进行调整.在MATLAB/SIMULINK环境下,对于优化模糊神经网路PID和模糊PID在静变电源控制中的应用分别进行了仿真.仿真分析结果表明,经过BP神经网络和单神经元网络学习后,控制器具有良好的控制性能和自适应能力,很好地满足了系统的鲁棒性、快速性的要求.     

基于改进型BP神经网络PID控制器在转台系统中的应用研究

为改善转台系统性能,针对传统的PID控制参数难以获得较理想的控制效果,设计了一种基于改进型BP神经网络的PID控制器。介绍了PID控制器的结构和BP神经网络算法描述,利用最小二乘法和神经网络建立被控对象的预测数学模型,并用该模型所计算的预测输出取代预测输出的实测值,对基于BP网络的PID控制器的权值调整算法进行改进。以某转台模型为对象,建立了转台控制系统的数学模型并对其进行仿真。仿真结果表明,改进型BP神经网络PID控制器具有良好的控制效果,跟踪精度高、性能稳定及鲁棒性强,能更为有效地应用到转台系统中。     

基于神经网络PID的送料车控制系统设计

本文根据BP神经网络结构及其算法,给出了一种数控系统送料车基于神经网络的自整定PID算法,并设计了基于BP神经网络自整定PID的控制器的结构。仿真结果表明使用该控制方法减小了系统的调节时间,获得了较高的稳定精度和良好的动静态特性。     

戈壁地貌地形探测器接地压力神经网络控制研究

针对戈壁地貌地形探测器接地压力调节系统具有的非线性特点,提出了地形探测器接地压力的BP神经网络PID控制方法,设计了BP神经网络PID控制器,并利用MATLAB软件编程进行了仿真分析和实验。研究结果表明,BP神经网络PID复合控制较之常规PID控制可使系统具有更优的动态性能和良好的跟随特性,是一种有效的控制策略。     

智能控制在可变形仿人机器人中的应用研究

针对可变形仿人机器人建模难,本文提出了一种基于传统PID控制、通过神经网络进行函数拟合和利用模糊控制进行尺寸分解的可变形仿人机器人的尺寸变形控制策略.在Slmulink/SimMechanics环境下,调试末端执行机构PID控制器,训练BP神经网络进行函数拟合和设计模糊控制器,实现了对可变形机器人腰部关节的尺寸变形控制.通过实验证明了本文所提出的控制策略的正确性和可靠性,为进一步的实际应用提供了可靠的理论依据.     

基于模糊神经网络PlD的复合控制策略

为了结合模糊控制容错力强和神经网络PID在线学习和调整的优点,提出了一种结合模糊控制与神经网络PID控制的复合控制方法,即分别设计模糊控制器和神经网络PID控制器后,再利用权重分配器对这两个控制器进行权重分配来控制被控对象.将该控制策略应用于某火电机组的二级过热器减温水流量系统控制,并在simulink仿真平台进行仿真...     

基于改进粒子群算法的神经网络PID控制研究

BP神经网络PID控制是利用BP神经网络的自学习和逼近任意非线性函数功能,对PID控制器的三个参数进行在线整定,但网络初始权值的选取困难.采用改进的PSO算法优化BP神经网络的初始权值,并对基于PAO算法的BP神经网络PID控制进行仿真实验.仿真结果表明,PSO算法使得网络初始权值的选取比较快速,系统的性能有所提高.     

二次调节系统PID控制参数的神经网络自整定研究

文章采用神经网络间接自校正PID控制结构，讨论基于神经网络的PID参数自整定问题，选取三层BP神经网络，选用主动液压转矩和负载阻力矩差值等效代表实际转速微分作为自校正神经网络的输入，并用二次元件的理论模型代替辨识神经网络为校正网络提供预测输入。分析表明，采用上述措施的自校正PID控制器的闭环控制效果比常规PID控制有所改进，能实现闭环PID参数的自整定。     

基于模糊神经网络PID的复合控制策略

为了结合模糊控制容错力强和神经网络PID在线学习和调整的优点,提出了一种结合模糊控制与神经网络PID控制的复合控制方法,即分别设计模糊控制器和神经网络PID控制器后,再利用权重分配器对这两个控制器进行权重分配来控制被控对象。将该控制策略应用于某火电机组的二级过热器减温水流量系统控制,并在simulink仿真平台进行仿真,仿真实验结果表明:该复合控制策略较传统的模糊控制或神经网络PID控制的上升时间更短,调节时间和超调量更小,稳态性能更好。