基于改进单神经元的四旋翼PID控制器设计

针对传统PID控制算法对四旋翼飞行器的姿态角进行控制时,其控制参数很难随着环境的变化进行自整定,进而影响四旋翼飞行器的稳定性的问题,提出了一种改进的PID控制算法;该算法通过改进单神经元中的K值公式提高了K_p、K_i、K_d的学习速率,从而提高了系统的响应速度;通过增加超调惩罚措施,通过适当的放大或缩小超调,可以使系统超调达到最小;通过与增量型PID、标准二次型单神经元PID算法进行比较,并且进行仿真实验;结果表明:所提方法具有参数自整定能力强且快速响应、鲁棒性强及稳定性好。     

基于单神经元自适应PID控制的温控系统研究

采用Bang—Bang控制和单神经元自适应PID控制相结合的控制方法,并且对Bang—Bang控制进行改进,即引入逐级递减Bang—Bang控制的概念,并且使Bang—Bang控制的控制初始值以一定的规律按照温度设定值的变化而变化。实验结果表明,该控制算法对于电加热炉温度具有较好的控制效果。     

四旋翼无人机飞行姿态模型参考自适应控制

四旋翼无人机具有机械结构简单、可垂直起降等优势,在各个领域都有极广泛的应用.经典控制算法如PID对无人机在受扰动或环境变化时的控制效果不理想,难以调节至平衡状态.论文对动力学建模加以适当简化,设计了自适应控制律,数值仿真实验结果表明,模型参考自适应控制能在很大范围内有效屏蔽干扰,验证该算法是有效的.     

单神经元自适应PID控制器设计方法研究

本文主要介绍了采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器以及采用以输出误差平方为性能指标的单神经元自适应PID控制器的控制算法及其仿真实现,总结出了两种基于单神经元的自适应PID控制器的控制特点及其参数设计规律.     

基于单神经元的PID自适应控制器的仿真研究

本文将神经网络与PID控制器相结合，设计了一种具有自适应、自学习功能的单神经元自适应PID控制器，该控制器可以实现PID参数在线调整，当控制对象参数在较大范围内改变时，该控制器表现出较强的鲁棒性。     

单神经元自适应PID控制器设计方法研究

本文主要介绍了采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器以及采用以输出误差平方为性能指标的单神经元自适应PID控制器的控制算法及其仿真实现,总结出了两种基于单神经元的自适应PID控制器的控制特点及其参数设计规律。     

内模解耦单神经元自适应PID仿真研究

为了解决多变量大时滞系统的耦合问题,根据内模控制原理和单神经元的在线自学习能力,提出一种基于模型的单神经元自适应PID内模解耦算法,并详细分析了其在多变量大时滞系统中的解耦原理.内模解耦是运用解耦预估补偿器将一个多输人多输出的系统补偿为多个单输入单输出的系统、并将对象模型进行对角优势化,补偿后的主对角元素即可作为内模控制的预估模型.仿真结果表明,这种新的内模解耦算法具有相当好的解耦能力、较好的快速性和抗干扰能力.     

四旋翼飞行器的模型参考自适应控制研究

针对四旋翼飞行器的姿态控制中的受扰动问题,提出了使用模型参考自适应算法加强四旋翼飞行器的姿态稳定性;常规控制器对四旋翼飞行器受扰时的控制很不理想,模型参考自适应控制器在外部干扰或环境影响出现时,能够结合参考模型,提高控制系统的动态品质;结合动力学模型并加以适当简化,设计了常规反馈控制器和模型参考自适应控制器,并进行了数据仿真实验;结果表明,模型参考自适应控制器能够在很大的范围内有效屏蔽干扰,缩短稳定控制时间,验证该算法在四旋翼飞行器姿态控制中是可行有效的。     

增益自调整单神经元自适应PID算法的研究

针对单神经元自适应PID算法对增益K的敏感性,提出了增益K自调整的单神经元自适应PID控制算法。仿真结果表明,这种控制算法具有良好的自适应性和鲁棒性。     

单神经元自适应PID控制器及其应用

研究了单神经元自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制律、适用对象及工程整定方法,在和利时公司的SmartPro系统平台上开发出单神经元自适应PID控制器,进行了单神经元自适应PID控制器的典型一、二阶对象闭环仿真,最终将单神经元自适应PID控制器应用于制药厂发酵罐温度控制回路中。单神经元控制器具有可调参数少、易于整定、控制输出平稳、鲁棒性强的独特优点,适用于大滞后且要求平稳控制输出的工业过程。     

DC／DC变换单神经元自适应PID控制器仿真研究

为解决传统PI控制对具有时变、非线性特性的DC/DC变换器动态控制性能不佳的问题,将人工神经网络与PID控制理论相结合,为DC/DC变换器设计了一种单神经元自适应PID控制器。该控制器算法简单,通过对加权系数的在线调整来实现自适应、自学习功能,从而满足DC/DC变换器的时变及非线性特性。以BUCK型变换器为例,建立了DC/DC变换器智能控制系统的仿真模型,在不同负载及参数变化的情况下与常规PI控制效果进行对比分析,结果表明,单神经元自适应PID控制器对DC/DC变换器具有很好的控制效果和鲁棒性。     

基于神经元的变频调速系统自适应PID控制

针对矢量控制变频调速系统,对神经元控制和常规PID控制进行分析和研究,提出了一种基于神经元的变频调速系统自适应PID控制,具有一定的实用价值.     

单神经元自适应PID控制器的应用

对单神经元自适应PID控制器的控制算法进行了研究；利用Matlab／Simulink对复杂对象进行了闭环仿真，将单神经元自适应PID控制算法与常规PID控制算法进行了比较。结果表明单神经元自适应PID控制算法明显优于常规PID控制算法；将单神经元自适应PID控制器应用到焦炉集气管压力控制系统，集气管压力系统的抗干扰能力得到提高，取得了良好的控制效果。     

一种能改善快速性的变结构单神经元自适应PID控制器

针对单神经自适应PID控制器的快速响应性能的不足，提出一种根据误差的大小而采用不同单神经元控制器结构的算法。仿真的结果证明了本算法的有效性。     

免疫单神经元控制器的研究与应用

针对单神经元PID控制学习速度慢、调节时间长的问题,通过对单神经元自适应PID控制器（SNC）的分析,利用免疫机制,实现了神经元控制器比例系数K的免疫功能选取,从而提出了一种具有免疫功能的单神经元自适应PID控制器（ISNC）,构成了自适应型免疫单神经元PID控制器。通过对火电厂锅炉过热蒸汽温度控制的仿真研究,证明了该方法的可行性和有效性。     

单神经元自适应PID控制器的研究及MATLAB仿真

在分析传统的PID控制器的基础上,提出了一种单神经元自适应PID控制器,这种控制器,不仅结构简单,且具有较好的适应性和鲁棒性.本文主要讨论了单神经元自适应PID控制器的结构,控制算法,并用MATLAB仿真软件给出了实例仿真,证明了单神经元自适应PID控制器控制效果优于传统的PID控制器.     

精密直线位移工作台单神经元自适应PID控制方法研究

设计并实现了一套直线位移工作台的精密运动控制系统,建立了直线位移工作台系统各组成部分的数学模型;在分析研究常规PID控制的基础上,针对精密直线位移工作台对定位、响应速度、运动方向等方面的高精度要求,提出了一种适合于高精度直线位移工作台的单神经元自适应PID控制策略,实现了对直线位移工作台的精密运动控制;经实验表明该精密直线位移工作台单神经元自适应PID控制具有良好的动态性能、自适应能力和较强的鲁棒性.     

开关磁阻电机单神经元自适应PID控制系统

在开关磁阻电机（SRM）调速系统中,转速闭环是必不可少的,传统的转速控制采用PID调节器,但是可靠性不高、参数整定不良、性能欠佳.针对以上问题,本文采用单神经元与PID相结合代替传统的PID调节器,在Matlab/Simulink仿真平台中建立了仿真模型.仿真结果表明,该方法不但结构简单,而且稳定性好,有较强的鲁棒性.     

基于单神经元自适应控制器的IGCC电站气化炉控制

在分析IGCC电站中气化炉的工作特性与气化炉控制系统基本结构的基础上,对气化炉控制系统进行了设计。运用单神经元自适应控制方法,采用改进的有监督的Hebb学习规则在线完成控制器参数的自整定,从而实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。