空调用泵调速系统单神经元自适应PID控制

建立了空调循环泵系统电机简化模型，提出了采用不必基于模型的单神经元自适应PID控制。介绍了单神经元自适应PID控制器的结构和算法。仿真结果表明，单神经元自适应PID控制器较常规PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，对负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性，具有较好的跟踪效果。     

变频泵控马达调速系统单神经元自适应PID控制

针对大惯性负截变频泵控马达调速系统动态性能差的特点，提出了采用不必基于模型的单神经元自适应PID控制。介绍了单神经元自适应PID控制器的结构和算法。仿真结果表明，单神经元自适应PID控制器较常规PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，对模型失配和负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性，而且不论是在加速段、等速段还是减速段，都具有较好的跟踪效果。     

高压气动位置伺服系统的控制策略研究

本文描述了阀控缸高压气动位置伺服系统，提出采用变增益单神经元自适应PID控制器来实现活塞位移的实时控制，仿真结果表明，这种控制器具有运算量小、强鲁棒性、快速跟踪性等优点，是一种非常合适在实际中应用的控制器。     

火电机组单神经元非线性控制方法研究

把非线性逆系统原理和单神经元自适应PID控制相结合,设计出一种新的非线性输出跟踪控制器。针对火电单元机组模型,首先用逆系统原理对该模型求取稳定逆的解,然后用单神经元自适应PID作为该系统的反馈控制器。在不同负荷下的仿真结果表明,该控制系统具有很好的抗干扰、快速响应以及稳定跟踪能力。     

单神经元PID在多电机控制中的应用

本文通过对多电机同步控制的原理及其特点分析,设计了具有自学习和自适应能力的单神经元PID同步控制器,建立了单神经元PID控制规则,提出了多电机同步控制的单神经元PID学习算法。系统仿真结果表明,运用单神经元自适应PID控制器能有效实现多电机同步控制,收敛速度较快,鲁棒性较好,且抗干扰能力强。最后,基于MCF5235微控制器,通过VxWorks实时嵌入式操作系统,应用于四轴同步控制系统,结果表明单神经元自适应PID同步控制器能大大增强系统的动态性能,有效缓解负载带来的同步误差,在相同扰动情况下,该方法能更好的使多电机以一定速度同步运行。     

基于PLC的单神经元PID控制器的设计与实现

本文对于大滞后、时变和非线性的复杂系统,常规PID控制显得无能为力。将神经网络与常规PID控制相结合,构成单神经元自适应PID控制器。给出了基于PLC的单神经元PID控制系统结构,重点介绍了单神经元PID控制算法原理,并用结构控制语言编写了单神经元PID控制算法功能块,该控制功能块具有通用性且易于移植。经实例证明,与传统PID控制器相比较,单神经元PID控制器可以显著改善系统的性能。     

单神经元PID的三轴转台控制系统设计

三轴转台是检测和评价惯性导航与制导系统的主要测试设备,建立了三轴转台控制系统的数学模型和Simulink仿真模型,介绍了单神经元PID控制器的设计方法.仿真结果表明,用单神经元PID设计三轴转台控制系统,具有超调小、响应快、精度高、鲁棒性强等优点.     

基于AMESim/Simulink的液压位置伺服系统仿真

针对液压位置伺服系统的不确定性、非线性和常规PID控制器的缺点,设计了单神经元自适应PID控制器,该方法可以显著减小液压位置伺服系统中由于元件参数变化等引起的超调和振荡。利用AMESim与MATLAB软件各自的优势,分别进行了液压伺服系统建模和控制器设计。联合仿真结果表明,单神经元自适应PID控制器比常规PID控制器使系统具有更好的鲁棒性,同时使系统具有良好的环境适应性和较好的物理性能。     

单神经元自适应PID控制在气动压力伺服系统中的应用

将具有自学习和自适应能力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,并将其应用于气动压力伺服系统中。实验结果表明,采用单神经元自适应PID控制的气动伺服系统能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器。     

单神经元PID预测控制应用研究

提出一种对单神经元PID控制器添加Levinsion预测算法，在和利时SmartPro系统上进行仿真实验。实验分析了单神经元PID预测控制器参数对性能的影响，并与普通PID控制器作比较。实验结果表明此控制器具有较强的自适应性和鲁棒性。     

单神经元PID控制在柴油机调速系统中的应用研究

单神经元与PID控制器结合,构成具有自适应和自学习能力的单神经元PID控制器,改善控制器的控制精准度,并将该控制算法应用在具有多层次复杂性高的柴油机调速系统中,并仿真验证控制效果.     

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。     

泵控马达调速系统单神经元PID控制参数优化的改进算法

针对常规PID控制的不足以及泵控马达调速系统动态性能差的特点，提出了一种基于单神经元的自适应PID控制器．并结合误差二次型最优控制理论对单神经元的性能指标进行改进，推导出相应的单神经元输入权值调整算法。仿真结果表明，改进的单神经元自适应PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，其控制效果明显优于常规的PID控制器，将其应用于泵控马达调速系统是行之有效的。     

单神经元PID控制器研究及仿真

基于单神经元PID控制算法,通过修改神经元控制连接加权系数和合理选择神经元系数,构成PID控制器,在此基础上建立单神经元PID控制器的Simulink仿真模型,并给出仿真实例.     

自适应PID控制在火炮随动系统中的应用

火炮随动控制系统是一个典型的非线性、大时滞系统,常规PID控制难以实现火炮随动控制系统参数在线自整定,针对该问题提出一种基于单神经元的自适应PID控制器,通过神经元的自学习、自校正能力实现了PID参数的在线自整定。仿真结果表明单神经元自适应PID控制响应快,自适应能力好,鲁棒性强,稳态精度高,采用该方案的火炮随动控制系统能够较好满足控制要求,具有一定实用价值。     

MATLAB环境下的单神经元自适应实时控制系统

利用神经元模型和自学习功能构成自适应PID控制器，在Madab实时开发环境xPC Target下建立液位实时控制系统。给出了单神经元自适应PID控制器的结构和控制算法，介绍了基于xPC Target的快速原型设计方法，即通过拖拉Simulink模块搭建被控对象的实时原型，同时以神经元自适应PID控制器完成系统的实时控制。为检验控制效果还采用了PID控制器进行液位实时控制。最终结果表明：单神经元自适应控制能克服传统PID控制器不稳定的缺点，使系统具有较好的稳定性。     

神经网络在气动机械手控制器中的应用

气动机械手控制系统是一个非线性系统,采用常规的PID控制方法难以获得较好的控制效果.将具有自学习和自适应能力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,并将其应用于机械手气动压力伺服系统中,控制器采用DSP实现.运行结果表明,该控制器能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器.     

转速调节器采用单神经元PID的SRM直接瞬时转矩控制研究

针对开关磁阻电动机(SRM)精确建模困难、非线性等特点,在SRM直接瞬时转矩控制(DITC)的转速外环引入单神经元PID控制器。基于MATLAB Simulink的仿真结果表明,与常规PID比较,速度调节器采用单神经元自适应PID的SRM DITC系统具有较好的动、静态性能及抗负载扰动能力。     

PBP驱动器率相关迟滞特性研究及其线性化控制

后屈曲预压缩压电双晶片(Post-buckling pre-compression,PBP)驱动器作为一种大行程压电舵机驱动器,存在着严重的率相关迟滞现象。为了使PBP驱动器能够作为具有较高控制精度的微小型飞行器舵机驱动器,利用基于Bouc-Wen模型的Hammerstein率相关迟滞模型对其进行参数识别,并通过试验验证了该模型能够较好地预测PBP驱动器的率相关迟滞特性;在此基础上为PBP驱动器设计一种具有在线自适应能力的前馈单神经元PID复合线性化控制器,在多种单复合频率信号作用下对其控制回路进行位移跟踪半实物仿真试验,并与基于径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络PID控制器进行对比,结果表明前馈单神经元PID控制器具有更快的响应速度和更高的控制精度。     

改进算法单神经元PID在飞轮储能系统中的研究

PID控制器是在工业中应用最为广泛的控制技术,然在而其三个参数的调节较复杂烦琐.通过对神经网络自适应特性的研究,设计了改进算法的单神经元PID控制器,利用单神经元自学习能力在线调整PID参数;同时结合自适应PSD算法对神经元增益在线调整.将该控制器应用于飞轮储能系统中,结合SVPWM算法对飞轮电池进行充放电控制.实验仿真结果表明,该控制方法能够使飞轮电池充放电过程快速稳定,鲁棒性强,满足实际控制要求.