改进型单神经元PID在多温区系统中的应用

在介绍多温区控制系统的基础上,提出一种改进型单神经元自适应PID控制策略,利用模糊集理论和Marsik与Strejc的无需辩识的自适应控制算法对单神经元自适应控制策略进行了改进,并对该策略进行了仿真,对比了传统PID、单神经元PID和改进型单神经元PID三者的仿真曲线,并且将该策略应用到温度控制系统中,仿真和实际控温效果表明该控制策略具有很好的自学习、自组织能力和鲁棒性,而且具有较好的实现性,是一种很有发展前景的控制策略.     

改进的单神经元自适应PID控制算法在智能车速度控制系统中的研究与应用

针对单神经元控制算法在电磁导航智能车速度控制中存在加权系数修正时间长、自适应能力差、系统不稳定的缺点,提出了将改进的单神经元自适应PID控制算法应用到智能车的调速系统中。改进的单神经元自适应PID控制算法优化了单神经元自适应PID控制算法中的加权系数学习修正部分,使得权系数在线修正不完全根据神经网络的学习原理,而是参考实际经验制定的,最终自适应地整定PID三个参数来实现智能车的速度控制。Matlab仿真测试表明,与单神经元自适应PID控制算法相比,改进的单神经元自适应PID控制算法在智能车速度控制中具有响应快,超调量小、自适应能力强的优点,大大提高了智能车控制系统的性能。     

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。     

焦炉集气管压力控制的一种新方法

针对焦炉集气管压力系统的特点,提出一种基于神经元的自适应PID控制算法;将神经元与PID结合,在线调整PID参数;对单神经元自适应PID控制器进行了研究,并利用Matlab/Simulink进行了仿真,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;用本文提出的单神经元自适应PID控制器控制焦炉集气管压力,使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。     

基于TS模型的增益自校正单神经元PID控制算法

将单神经元自适应PID控制算法和基于TS模型的模糊推理系统相结合,提出了增益模糊自校正单神经元PID控制算法。该算法使得传统单神经元自适应PID控制的神经元增益具备在线自动调整的功能,对于变增益的不确定性系统的控制,获得了很好的控制性能。     

基于二次型优化的单神经元PID控制器及其pH过程控制应用

针对pH值控制这种强非线性过程,提出基于二次型优化的单神经元PID学习算法,该算法不用考虑常规PID对非线性过程分段区间划分的问题。基于这种算法的PID控制器解决了普通单神经元PID控制器静态性能不佳的问题。仿真结果表明,这种改进型控制算法比原算法具有更好的自适应能力和抗干扰性能。     

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.     

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PSD算法的单神经元PID控制器在汽温控制中的应用

介绍将自适应PSD控制算法中递推计算并修正增益的方法引入单神经元PID控制，形成了具有增益自适应能力的控制器，设计了基于ISD算法的单神经元PID控制器，并应用于超临界机组过热汽温控制系统。仿真结果表明，基于PSD算法的单神经元PID控制器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控制器和一般单神经元控制器。     

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。