基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制

在分析单神经元PID特性的基础上,设计了基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制器。该控制器通过神经元的自学习,对传统PID控制器的比例、积分、微分系数进行在线调整,实现了挖掘机功率匹配自适应控制。仿真结果显示单神经元PID自适应控制器具有较强的鲁棒性。     

纸浆浓度的自适应模糊调整神经元控制

针对纸浆浓度控制,研究了单神经元自适应PID控制器的实现算法和自学习规律,采用模糊集理论对单神经元学习速率进行动态调整。计算实例表明该控制器应用于纸浆浓度控制比PID调节器和普通神经元控制器应当具有较好的控制品质。     

纸浆浓度的自适应模糊调整神经元控制

针对纸浆浓度控制，研究了单神经元自适应PID控制器的实现算法和自学习规律，采用模糊集理论对单神经元学习速率进行动态调整。计算实例表明该控制器应用于纸浆浓度控制比PID凋节器和普通神经元控制器应当具有较好的控制品质。     

异步电动机的单神经元模糊自适应控制

针对异步电动机矢量控制中PI控制器自适应能力较弱的问题,提出了用单神经元模糊自适应控制器代替转速PI调节器和磁链PI调节器的方法,并基于梯度下降法和单神经元自适应模糊控制原理,将增量式PI控制算法和单神经元自适应学习规则相结合,通过模糊控制修正单神经元的比例系数,提高单神经元模糊自适应控制器参数在线调整能力。为验证单神经元模糊自适应控制器的性能,对系统进行仿真实验。仿真结果表明,采用单神经元模糊自适应控制策略,其控制效果优于传统矢量控制,系统的动态和静态性能比较好,而且控制器对电动机转子电阻变化有较好的鲁棒性。该控制方法具有较好的控制性能,使异步电动机控制系统具有较强的自适应能力。     

一种增益自适应的单神经元PID控制器

针对时滞不确定对象,提出一种单神经元PID控制器,此控制器不依赖于对象模型。由于神经元的权值能在线调整,因此具有自学习和自适应能力,同时应用自适应PSD算法调整比例系数K值的大小,构成了增益自适应的单神经元PID控制器。在MATLAB/SIMULINK下对算法实现仿真控制,结果证明增益自适应单神经元PID控制器是一种具有自学习、自适应、鲁棒性强且算法简单适用的控制器,适合于工业上不确定对象的平稳控制。     

自适应神经元PID控制器在过热汽温控制中的应用

对比了自适应神经元PID控制器的3种控制算法,在研究了一种采用新型性能指标的自适应神经元PID控制器基础上,提出了新的锅炉过热蒸汽温度串级控制系统,其主环采用了单神经元PID控制器,控制器参数的自适应调整采用了经过加权补偿的性能指标。总结了算法中参数的设置规律。仿真研究表明该方法的有效性。     

预测模型的单神经元PI控制器

针对工业过程和实际控制对象的慢时变非线性的特点 ,设计了一种预测模型的单神经元 PI控制器。采用单神经元 PI控制算法与神经网络预测模型相结合的控制策略 ,用 PI控制规律来确定控制器的输出。用一个自适应神经元网络作为非线性系统的预测模型 ,估计下一步的输出值 ;用一个单神经元实现 PI控制来优化下一步的控制。利用 Matlab/Sim ulink工具对 PI控制器和预测模型的单神经元 PI控制器进行比较仿真实验 ,其控制对象为典型的非线性系统。仿真实验表明 :预测模型的单神经元 PI控制器具有结构简单 ,计算速度快 ,鲁棒性好等特点     

一种增益自适应的单神经元PID控制器

针对时滞不确定对象,提出一种单神经元PID控制器,此控制器不依赖于对象模型.由于神经元的权值能在线调整,因此具有自学习和自适应能力,同时应用自适应PSD算法调整比例系数K值的大小,构成了增益自适应的单神经元PID控制器.在MATLAB/SIMULINK下对算法实现仿真控制,结果证明增益自适应单神经元PID控制器是一种具有自学习、自适应、鲁棒性强且算法简单适用的控制器,适合于工业上不确定对象的平稳控制.     

一种基于自适应神经元的模糊变结构控制器

融合模糊控制、变结构控制和自适应神经元,提出了一种基于自适应神经元的模糊变结构控制器。该控制器选用时变开关超平面,利用自适应神经元在线学习模糊变结构控制规则,并采用模糊推理合成消除颤振。仿真结果证明：这种控制器动态响应快,超调小,无颤振现象,系统鲁棒性强。     

二次型性能指标单神经元PSD控制及仿真

将二次型性能指标引入单神经元PSD控制器中,使其成为具有神经元自适应PSD的最优控制器,提出了改进后的新的学习算法,分析其稳定性和收敛性。仿真结果表明,改进后的控制器在稳定性和快速性方面较原控制器都有很大的改善。     

基于神经元的自适应预测PID控制

提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案。神经元具有很强的自学习和自适应能力 ,它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数 ,使控制器能够适应受控对象结构参数以及环境的变化。因此采用单神经元构成自适应PID控制器 ,将神经元与PID控制结合 ,对PID参数进行在线寻优、自校正 ,使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象 ,特别是难于用传统方法建模的被控对象。同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力 ,采用了动态自适应神经元 (APE)对非线性系统进行预测 ,即用神经元建立起非线性系统的预测模型 ,预测系统的未来输出 ,从而提高了控制系统的控制品质。同时详细介绍了该控制系统的自适应控制算法。仿真结果表明 ,这种自适应控制方案切实可行 ,其控制品质明显优于常规PID控制 ,且具有较强的鲁棒性 ,达到了良好的控制效果。     

静止无功补偿器的神经元生物智能电压控制仿真

为改善静止无功补偿器传统PID电压调节器的动态调节效果．增强其自适应能力,提出了一种基于神经元控制双层结构生物智能控制器的设计方法,其一级控制单元采用神经元控制,二级控制单元采用传统PID控制,神经元控制器根据实时误差动态调节PID控制器输人的给定值以提高控制效果．采用MATIAB中S—function模块并结合S一函数编程方法建立了控制器的仿真模型。然后用其替代静止无功补偿器控制系统中的P1D电压调节器．仿真结果表明：基于神经元的生物智能控制电压调节器能快速、灵活地调节电压,维持系统电压稳定．     

热工过程神经元控制的设计

将单个神经元控制方案用于电厂热工过程进行仿真研究．研究结果表明，这种控制方案在被控对象主要时间常数和系统采样周期大幅度变化的工况下．仍具有强鲁棒性；控制器参数的整定比传统的ＰＩ控制更为简单、方便．     

一种基于单神经元的模糊自整定PID控制器

为解决普通的PID控制器设计对系统模型有一定依赖性问题,本文将单神经元网络和模糊逻辑相结合,提出了一种基于单神经元的模糊自整定PID控制器。单神经元控制部分本身还是一个PID控制器,但由于权值可以在线调整,具有较强的自学习和自适应能力,而通过模糊控制器对输出整定,可加速控制过程。将该控制器应用于船舶运动控制仿真中,仿真结果表明,单神经元模糊自整定PID控制器能使船舶更快地达到设定航向,且航向曲线和打舵更加平稳,可明显改善对大纯滞后、大惯性系统的控制效果,在工业控制中有广泛的应用前景。     

Stability and bifurcation control of a neuron system under a novel fractional-order PD controller

In this paper, we address the problem of bifurcation control for a delayed neuron system. By introducing a new fractional-order Proportional-Derivative(PD) feedback controller, this paper aims to control the stability and Hopf bifurcation through adjusting the control gain parameters. The order chosen in PD controller is different with that of the integer-order neuron system. Sufficient conditions for guaranteeing the stability and generating Hopf bifurcation are constructed for the controlled neuron system. Finally,numerical simulation results are illustrated to verify our theoretical derivations and the relationships between the onset of the Hopf bifurcation and the gain parameters are obtained.     

基于二次型单神经元PID的HVDC整流控制器设计

针对传统PID控制器存在自适应性差、调节时间长的问题,设计了一种基于二次型性能指标学习算法单神经元自适应PID的HVDC系统定电流整流控制器,控制器算法通过S函数-M语言编程实现,采用12脉冲桥结构的HVDC系统整流侧定电流控制模型在MArrLAB／simulink环境下仿真,仿真结果表明,所设计的整流控制器超调量小、调节时间短、自适应能力好、控制效果良好．     

基于dSPACE的水箱液位控制系统

以水箱液位系统为研究对象,基于dSPACE-DS1103单板系统和Matlab/Simulink软件环境,建立了水箱液位系统的实时控制平台。在该平台上,使用dSPACE提供的Real-Time Interface（RTI）,通过扩展Matlab的实时工具箱Real-Time Workshop（RTW）,实现了从Simulink模型到dSPACE实时硬件代码的自动下载。水箱液位控制系统采用双闭环串级控制,其主调节器分别采用常规PID和单神经元自适应PID控制器进行实验研究。实验结果表明在该实时控制平台上,液位控制系统采用单神经元自适应PID控制器能够获得良好的动态性能,满足对液位的控制要求。