主蒸汽温度的BP神经网络PID控制系统的研究

针对火电厂主蒸汽温度系统大惯性、大迟延、非线性的特点,常规串级PID控制难以取得满意的调节效果,为了改善常规PID控制的不足,文章在研究BP神经网络的基础上,把BP神经网络PID控制应用到主汽温控制系统中。运用matlab仿真,结果表明,与传统控制相比BP神经网络PID控制算法有效减小了系统的超调量,提高了系统的响应速度,在主汽温控制系统中具有很好的控制效果。     

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。     

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.     

基于神经网络PID的液动调节阀控制研究

液动调节阀的快速精确定位在工业生产中十分重要。将传统PID算法与BP神经网络算法相结合,设计出具有自适应能力的智能PID控制系统,并应用在阀门控制器中。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制算法,控制效果明显,优于普通PID控制系统。     

死区直接补偿的电液系统BP神经网络控制

为解决电液比例伺服系统无法精确定位的问题,推导了系统的流量动态平衡方程,并设计了一种基于死区直接补偿的BP(DZDC-BP)神经网络控制算法,即在线性化比例阀输入信号与输出流量关系的基础上,利用BP神经网络控制算法逼近非线性系统的特性,弥补系统中的非线性、未知参数、外部干扰和建模误差等问题,使得系统能够时刻跟随期望轨迹。使用MATLAB-AMESim软件对系统进行联合仿真,结果表明:无论系统有无外部干扰,DZDC-BP神经网络控制与有死区比例阀PID控制(PPID)和无死区比例阀PID控制(SPID)相比,系统的稳态误差都有显著的减少。说明DZDC-BP神经网络控制算法在一定程度上解决了系统中的死区和非线性等问题,同时具有良好的抗干扰能力,显著提高了系统的控制性能。     

MPCVD金刚石薄膜设备冷却水温控系统的设计

为了解决MPCVD设备运行时冷却水手动调节方式存在的弊端，实现冷却水温的自动调节，设计了一种冷却水温度控制系统。该系统以STM32单片机为控制器的核心，步进电机为执行机构，采用BP神经网络PID控制算法。对系统进行了仿真和试验验证，结果表明：该系统能够实现MPCVD设备生产制备金刚石薄膜过程中冷却水温度的自动控制，与传统的PID控制相比，系统采用BP神经网络PID控制算法时超调量更小，控制精度更高，均方根误差和平均绝对误差更小，具有更好的温度控制效果。     

基于BP神经网络的磁轴承PID控制算法研究

为解决单一PID控制时参数不可调、动态性能较差等问题,开发了BPPID控制算法.利用BP神经网络具有自学习和适应性强的特点,动态实时调整PID控制参数,改善磁轴承控制效果.通过仿真分析和试验研究,对比了BPPID控制算法和不完全微分PID控制算法的控制效果.研究结果表明,与不完全微分PID控制算法相比,BPPID控制算法具有较强的适应能力和良好的动态性能,在额定转速下转子振动量减小.     

基于神经网络PID控制的系统非线性校正的研究

在对BP神经网络PID控制器系统研究的基础上，提出了单神经元的自适应PSD算法。该算法兼有单神经元和自适应PSD算法的特点，简单、实时性好、自适应能力强，可用于控制过程时变、有大滞后的较复杂的对象，是一种实用价值较高的自适应控制算法。文中采用BP神经网络PID控制与单神经元PSD自适应控制两种方法对压电式微位移系统进行非线性控制，并取得了良好的效果。     

基于模糊BP网络的自适应PID控制

针对经典PID控制的参数不能在线调整的缺陷,提出了一种基于模糊BP神经网络的PID控制算法,采用模糊规则自动地调节BP神经网络训练过程的学习参数,利用神经网络较强的学习能力和模糊控制在模型未知或不精确前提下的控制能力,将其应用到PID控制中[1],实现了PID控制参数的在线调整和优化,并对其在非线性离散系统中的应用进行了仿真。实验结果表明该算法性能优良,加快了系统响应速度,减少了超调量,适用于纯滞后非线性系统。     

基于BP神经网络模型的磁悬浮水泵PID参数优化

为了设计动态性能更优的磁悬浮水泵磁轴承支撑系统,本文利用多功能磁悬浮试验平台,通过整定磁轴承PID控制参数实现了转轴的5自由度稳定悬浮,然后随机选取径向磁轴承B的Y方向进行辨识试验,建立了其控制系统被控对象的BP神经网络模型,并采用Simulink进行PID参数优化,最后模拟磁悬浮水泵3种不同工况进行控制仿真对比。使用优化参数的系统仿真结果显示系统响应更快,试验结果表明,0~4000 r/min慢扫频过程中,转子X、Y方向位移分别降低了32.9%和24.1%,试验结果为磁悬浮水泵的PID参数优化提供了一种方法。     

基于改进神经网络ID算法的温度控制系统

针对温度控制难题,提出了基于共轭梯度算法改进的BP神经网络PID控制算法,并在温度控制系统中进行了仿真;结果表明,该控制器能够实现较好控制效果。     

基于BP神经网络的PID控制器参数寻优

详细介绍BP神经网络对PID控制器参数寻优控制算法，用高斯核函数作为节点激励函数对系统进行控制。试验表明系统操作方便．安全可靠．控制效果好。     

污水处理自动化控制系统控制策略研究

结合污水处理过程的特点,将BP算法与传统PID控制进行有机结合,构造基于BP神经网络的PID控制,实现PID控制器参数的在线整定。将该控制策略应用于污水处理系统的溶解氧浓度控制中,并与常规PID控制效果进行了仿真实验和对比研究,结果表明基于BP神经网络的PID控制法有着传统PID方法无法比拟的优势。     

基于BP网络的气动人工肌肉位置跟踪的研究

用BP神经网络对单支气动人工肌肉系统进行了阶跃信号及正弦波位置跟踪的研究，实验证明，运用BP神经网络PID控制器，与PID及神经网络控制器相比，有较好的跟踪效果。     

气动人工肌肉驱动器的动态跟随控制研究

研究了气动人工肌肉驱动器的动态位置跟随控制技术,构建了控制实验系统,设计了控制系统软件,并运用BP神经网络PID控制算法对其进行实验控制研究。实验结果表明,能够较好地实现气动人工肌肉驱动器的位置定位控制和动态跟随控制。     

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。     

变论域模糊PID磁悬浮轴承控制系统仿真

磁悬浮轴承具有非线性、数学模型不确定的特点,传统PID控制及模糊PID控制算法不能很好地满足磁悬浮轴承控制系统的要求;针对这个问题,结合变论域的思想方法,提出了变论域模糊PID算法———通过选择合适的伸缩因子实现论域的收缩,即增加了模糊控制规则,从而提高控制精度;在SIMULINK环境中对磁悬浮轴承控制系统进行仿真分析,验证了变论域模糊PID控制算法提高了控制精度,具有更小的超调,更快的调节速度,系统静态性能也有很大的改善。     

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。     

基于粒子群优化的神经网络自适应控制算法

针对一些非线性场合或者控制对象可变的条件下,传统PID控制达不到要求且需要靠经验不断地调整PID参数的情况,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的神经网络自适应控制算法。该算法结合传统PID控制、BP神经网络和PSO全局优化算法,用PSO算法优化BP神经网络的初始权值,然后用优化后的BP神经网络在线调整PID参数。优化过程中引入了变异操作,并考虑激活函数增益及隐含层数的选择对PSO算法和BP神经网络的综合影响。该算法克服了神经网络容易陷入局部极小值以及收敛速度慢的缺陷,仿真结果表明,该算法在精确性和实时性上有很大的改进。     

BP+RNN变速积分PID算法的汽车底盘测功机控制系统

高精度的PID控制算法对汽车底盘测功机运行过程中的实时控制具有重要的作用,为此提出了一种面向汽车底盘测功机的BP+RNN变速积分PID算法控制系统:引入RNN加入时序性因素整定积分项参数,利用BP神经网络整定比例项与微分项参数,使用变速积分PID算法作为其控制方法.实验结果表明该PID控制系统不但能够快速整定PID参数...