神经元自适应PID控制器的研究

利用神经元的自学习功能构成了自适应ＰＩＤ控制器,分析了神经元自适应控制系统的稳定性和学习算法的收敛性,仿真结果表明,这种控制方案具有良好的自适应性。     

模拟电路实现的神经元自适应谐波电流检测方法

通过对有源电力滤波器神经元自谐波电流检测方法的探讨,提出了一种模拟电路实现方案。用ＰＳＰＩＣＥ电路仿真地所提出的模拟电路做了计算机仿真,并进行了实验研究。仿真和实验结果进一步验证了该方法的有效性。     

神经元自适应PID控制在开关磁阻电机中的应用

针对开关磁阻电机的特点，提出了神经元自适应PID控制的策略，理论和仿真结果表明，神经元自适应PID控制比常规PID控制具有更好的性能，证明了神经元自适应控制方法在开关磁阻电机系统中应用的可行性和可靠性。     

变学习速率的神经元自适应PID控制器

本文研究了单神经元自适应PID控制器，并利用模糊集理论提出一种变学习速率的神经元自适应PID算法。应用该算法可进一步改善系统的控制效果和鲁棒性。     

自动离合器位置跟踪神经元自适应PID控制

针对自动离合器位置难以准确快速跟踪控制的问题,在采用蜗卷弹簧作为补偿装置改善驱动机构性能基础上,设计了一种具有前馈作用的增益可调神经元自适应PID控制器,利用前馈控制加快控制器的响应速度,利用神经元的自学习功能实现权值的自动调整,采用PSD算法实现增益的自动调整.实验结果表明,与常规控制器相比,该控制器用于离合器位置跟踪控制动、静态误差小,能够适应离合器负荷和目标接合速度的非线性变化,具有较好的鲁棒性,能够满足离合器位置跟踪控制要求.     

用于TCSC阻抗控制的单神经元自适应PID控制方法

可控串补(TCSC)的阻抗控制是整个串补装置成功与否的关键,而P1D控制是最为常用的阻抗控制方法.分析了常规PID控制在命令阻抗从同一阻抗阶跃到不同阻抗时鲁棒性不好的原因,探讨了PID参数在线调整的必要性.通过大量的数字仿真,总结出了PID控制参数与命令阻抗的规律:PID控制参数与阶跃响应前的阻抗状态无关,而与命令阻抗有关;闭环PID控制应作用于响应特性较慢的高阻抗运行区,命令阻抗越大,控制器的积分和微分环节作用越应加强,比例环节的作用越应减弱,命令阻抗越小,控制器的积分和微分环节的作用越应减弱,比例环节的作用越应加强.提出了用于TCSC阻抗控制的单神经元自适应PID控制方法.该方法通过自适应神经元对PID参数进行调整,与常规PID控制的仿真结果比较表明,该方法具有较好的鲁棒性,适用于不同的命令阻抗,具有较强的实用性.     

一种单神经元自适应控制方法

介绍了一种单神经元自适应控制的方法,并提出了在线调整的方法。该方法结构简单,便于在分散控制系统中实现。     

永磁同步电机单神经元自适应PID控制

通过对永磁同步电机数学模型的分析及常规控制方式的研究，利用单神经元自适应PID(Proportional Integral Differential)控制器对永磁同步电动机的转速及转矩进行调节，并进行了大量的仿真分析。研究结果表明，该控制方式具有更好的动态调节特性和自适应能力，而且控制器设计更简单，参数调整方便，易于工程应用。     

单神经元自适应PID控制交流调速系统

针对转子磁场定向矢量控制中转速PI调节器鲁棒性能较差的问题,提出了用单神经元自适应PID控制器代替转速PI控制器,进一步改善了异步电动机矢量控制系统的性能;将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,提高了单神经元自适应PID控制器的学习能力,实现了单神经元控制器的参数优化与在线自调.构造了基于单神经元自适应PID控制器和空间矢量脉宽调制(SVPWM)的异步电机矢量控制系统.仿真实验结果表明,该系统不仅具有很好的静、动态性能,而且又具有很强的自适应性和鲁棒性.     

电主轴伺服系统的单神经元自适应PID控制

电主轴感应电动机伺服系统要求有良好的动静态性能.按转子磁场定向的感应电动机矢量控制中转速PI调节器在控制对象参数和工作环境变化时其性能较差.为了改善电主轴伺服系统的性能,提出了用单神经元自适应PID控制器代替传统PI调节器.为了提高单神经元PID控制器的学习能力,将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,实现单神经元控制器的参数优化与在线自调.仿真和实验结果表明,伺服系统不仅具有很好的静、动态性能,而且又具有很强的自适应性和抗扰性.伺服系统可用于航空航天、智能机器人和数控机床等高性能控制系统当中.     

单神经元自适应PID控制在大功率整流电源中的应用

将具有自学习功能的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合,设计了单神经元自适应PID控制器,并应用于大功率整流电源控制系统。仿真结果表明,采用单神经元PID控制器的大功率整流电源控制系统,能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的自适应能力和鲁棒性,其控制品质优于常规的PID控制器。     

无刷直流电动机单神经元自适应PID控制及改进

研制的无刷直流电动机单神经元自适应PID控制器，实现了在线调整PID参数的目的，克服了电动机非线性、参数易变的影响；同时引进变速控制算法对神经元比例参数K的给定进行了在线改进。仿真结果表明，单神经元自适应PID控制器自适应能力好，响应快．鲁棒性强．系统静态和动态特性良好，而且采用变速控制改进算法后，速度的调节器品质有所提高。     

基于神经元PID的磁粉离合器电流控制

因为磁粉离合器的传递转矩与励磁电流呈线性关系,而且易于实现电子控制,故越来越多地应用在微型车上。针对装有磁粉离合器的电控机械式自动变速器,设计了磁粉离合器的驱动控制电路。由于驱动电路存在非线性以及汽车运行时复杂环境的干扰,应用传统的PID控制难以在控制参数整定上达到最优,为此提出利用具有自学习和自适应能力的神经元来构成磁粉离合器的自适应控制器。实验结果表明,基于该方法的磁粉离合器驱动控制动态效果较好,且系统具有较好的自适应性。     

电动式位置扰动型力矩伺服系统的单神经元自适应PID控制

在位置扰动型力矩伺服系统中,由于受力对象的运动给系统带来很大的位置干扰,给系统的校正和优化带来了困难,位置扰动型力矩伺服系统设计的主要任务就是消除它的多余力矩。本文建立了电动式位置扰动型力矩伺服系统的数学模型,并提出了一种新的控制方法：采用单神经元自适应PID控制来抑制多余力矩和提高系统的控制性能。仿真结果表明这种控制方法有效地抑制了多余力矩的干扰,提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。     

基于单神经元自适应PID控制器直流调速系统的研究

本文提出了基于单神经元自适应ＰＩＤ控制器的控制策略。仿真研究与实时控制结果表明，该直流调速系统不仅具有令人满意的静，动态性能，而且又具有很强的鲁棒性与自适应性。     

基于改进单神经元自适应PID励磁控制器

介绍了一种新型的基于改进单神经元自适应比例积分微分(PID)的励磁控制器,使神经元比例系数K在线自适应修正。在动态响应初期,误差较大,K取较大,使系统响应具有快速性;进入稳态后,K取较小,确保系统渐趋稳定。描述了该控制器控制算法。该控制器应用自学习、自适应的控制原理,具有一定处理非线性系统的能力。以单机无穷大系统为例,在Matlab/Simulink环境中进行仿真,结果显示,改进单神经元自适应PID控制器结构简单,基本只需整定1个参数即可达到控制要求,且对于不同工况均有稳定的控制效果,体现出良好的鲁棒性。     

神经元自适应PID控制的闭环调速系统

应用罗克韦尔自动化公司的MicroLogix1000控制器,实现了基于神经元自适应PID控制的闭环调速系统,通过对系统的学习来实现具有最佳组合的PID控制。     

基于神经网络自适应PID控制的船舶操纵研究

本文针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象,提出了一种采用神经网络自适应ＰＩＤ控制方案。该控制结构有两上子神经网络组成,一个三层ＢＰ神经网络用于对被控对象进行在线辨只,另一个两层线性网络构成具有ＰＩＤ结构的控制器。文中给出了神经网络在线训练学习方法,并进行船舶操纵控制仿真研究。     

神经元PID直流伺服系统

神经网络技术是电机控制方法发展方向之一，本文在介绍一套神经元PID自适应直流伺服系统的基础上，对神经元控制的基本性能进行了探讨。实验证明将神经元理论用于PID控制系统中增强了系统的鲁棒性。