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针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。 相似文献
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基于神经元网络的智能PID控制及应用 总被引:28,自引:0,他引:28
本文提出了一种神经网络的智能PID控制系统,给出了有效的基于共轭梯度的神经网络学习算法,经过仿真实验和应用结果表明,这类智能控制器可用于难以建立数字模型的控制系统。 相似文献
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模糊—单神经元PID复合控制智能控制器 总被引:5,自引:0,他引:5
设计了适应于无刷流电动机控制系统的智能控制器,将模糊控制和单神经元自适应PID控制很好地结合在一起,利用各自的优点在不同的情况下进行控制。仿真研究与实时控制结果表明,该智能控制系统具有令人满意的静、动态性能、而且响应速度快、鲁棒性强、自适应性好。 相似文献
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机器人和机器视觉的迅速发展,使得基于视觉的智能机器人得到更加广泛的应用。机器视觉提高了机器人控制系统对环境的适应程度,但其适应程度也受到周围环境对机器视觉算法的影响。针对这一情况,本文对机器人视觉伺服控制系统中的机器视觉算法进行了改进,提出了一种基于帧间差分法的自适应环境的机器人视觉伺服控制方法,从而提高了控制系统对环境的自适应程度,提高了对机器人控制的精确度,实验和理论分析证明,该方法具有较大的应用前景和实用价值。 相似文献
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为提高城轨列车驾驶系统的智能化程度,将灰色预测控制与模糊自适应PID控制技术相结合,应用到城轨列车驾驶系统中。在对城轨列车驾驶系统进行需求分析的基础上,针对其对各种性能指标的要求,提出了基于灰色预测模糊自适应PID控制的城轨列车智能驾驶系统的设计方案。将灰色预测控制与模糊自适应控制应用到经典PID控制中,设计出了系统的智能控制器,有效满足了城轨列车在运行时对跟踪误差、准点率、停车误差、舒适度和节能性等多个性能指标的要求。仿真结果表明:采用灰色预测模糊自适应PID算法的控制系统具有良好的控制精度且系统的智能化程度得到了相应的提升。 相似文献
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针对目前国产实时荧光定量PCR温控系统升降温速度慢和精度低的问题,提出了一种改进的模糊自适应PID算法。首先根据热力学公式,建立了实时荧光定量PCR温控系统的数学模型,在模糊自适应PID算法的基础上加了一个在线调整量化因子和比例因子的智能调整器,根据设定的模糊控制规则实时优化PID参数、量化因子和比例因子,由PID控制器和智能调整器控制实时荧光定量PCR的温度。采用Simulink对PCR温控系统进行仿真,结果表明:设计的模糊自适应PID控制器控制精度达到[0.1 ℃],快速稳定以后,能达到[0.01 ℃],升降温速度大于等于[7.0 ℃/s],完全能够满足实时荧光定量PCR温控系统对温度精度和升降温速度的要求。 相似文献
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温室环境温度智能控制算法研究 总被引:2,自引:1,他引:2
智能控制算法是自动控制系统的关键技术,运用智能控制理论-模糊控制的理论,基于作物生长环境的需求,提出了温室环境温度的模糊控制算法-可调因子多模型模糊控制算法,并对模糊控制器进行了参数优化。在作物生长的三个时区进行了仿真,仿真结果验证了所提出的算法有效性。 相似文献
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基于模糊控制理论的智能雨刷控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于模糊控制理论的智能雨刷控制器,该系统通过雨量传感器检测雨量大小,然后对雨量传感器的非线性信号X处理,得到电压差分量AX和电压变化量E,作为模糊控制系统的两个输人量,经模糊控制系统输出控制信号U,调节F330单片机的PWM信号控制雨刷器的工作状态;通过在实际模型车中的应用说明了该算法在这类控制系统中是可行的;该系统采用模糊控制器取代传统的PID控制器,无需建立精确的数学模型,克服了非线性因素对系统造成的影响,能明显改善系统的稳态和动态性能. 相似文献
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设计了解析模糊控制器,并在此基础上引入了单神经元;根据智能积分的思想,研究了模糊神经元非模型控制算法.解析模糊控制和模糊神经元非模型控制算法在发酵实验室微型发酵罐温度控制中进行了应用,实验结果表明,该算法可解决单纯的模糊控制因缺少积分作用而存在稳态误差的问题,其控制精度更高,稳态性能更好;同时,抗干扰性实验验证了控制系统的稳定性. 相似文献
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针对现有温度控制系统控温时间长、误差大的问题, 本文提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)和模糊自整定PID的协同温度控制. 首先, 模糊PID在控制大滞后系统时, 控制器不能立刻对产生的干扰起抑制作用, 且无法保证大滞后系统的稳定性等问题, 本文建立了模糊PID和DDPG算法相结合的温度控制模型, 该模型将模糊PID作为主控制器, DDPG算法作为辅助控制, 利用双控制器模型实现温度协同控制. 接着, 利用遗传算法对模糊PID的隶属函数和模糊规则进行寻优, 获得模型参数最优解. 最后, 在仿真实验中验证所提方法的有效性. 仿真实验结果表明, 本文提出的算法可有效减少噪声干扰, 减小控制系统的响应时间、误差和超调量. 相似文献
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针对电液伺服系统的复杂非线性和参数不确定性特性,提出一种基于小波变换的“主控制器”结合“带有智能权函数模糊控制器”的复合控制策略,并用于电液伺服系统的多变量控制。主控制器由一个包含PID控制规则的神经网络构成,在整个系统控制中起着主导作用;“模糊控制器”的作用是抑制干扰,保证系统响应的快速性。仿真试验结果证明,该方法具有良好的自学习和自适应解耦控制性能,能有效地提高系统的稳态精度,使系统具有较强鲁棒性,并具有响应速度快、超调量小等特点;可用于电液伺服试验系统的多变量控制。 相似文献