Adaline神经网络对液压比例系统的实时控制

将Adaline神经网络控制方法引入液压控制领域，并成功地应用到液压比例系统的实时控制中。     

模糊神经网络在焊接中的应用

本文综述了国内外关于模糊神经网络在焊接过程控制、性能预测和缺陷检测等方面的应用现状。通过将模糊推理系统与神经网络技术结合起来,可以实现对焊接过程实时控制,建立焊接缺陷智能检测系统,提高焊接技术智能化水平。最后简要介绍了模糊神经网络在焊接中应用的发展趋势。     

树形神经网络的学习机理及其在电液伺服系统控制中的应用

针对具有多维输出信息的系统，采用了一种树形神经网络的构造方法，并解释了其物理意义。此外，本文还提出了该网络的一种新的训练结构，与传统的训练方法相比，保证了系统的稳定性与安全性，加快了网络的收敛速度，避免了训练过程中的虚收敛点，同时提高了神经网络的在线学习和实时控制性能。最后给出了针对电液伺服系统的仿真结果。     

基于FPGA的神经网络在非线性实时系统辨识中的应用

针对动态系统的辨识问题，设计一种采用现场可编程门阵列(FPGA)实现输出反馈递归模糊神经网络进行非线性动态系统辨识的方法。输出反馈递归模糊神经网络能够实现非线性动态系统的高精度快速辨识，但神经网络复杂的并行结构需要较长的运算时间，限制了它在实时控制和在线系统辨识中的应用。由于FPGA具有并行运算能力，使它在神经网络实现上具有本质的优势。因此，利用NI公司的高性能FPGA板卡以及LabVIEW图形化编程定义FPGA芯片上的逻辑功能，实现具有动态反向传播算法的输出反馈递归模糊神经网络以及舵机位置伺服系统的在线辨识。实验结果表明：基于FPGA的神经网络实现系统辨识周期在毫秒范围内，为非线性实时系统辨识的应用提供了一条新途径。     

基于神经网络的直流电动机位置控制

本文研究了三层对角回归神经网络（DRNN）用于直流电动机实时控制的方法，首先，采用动态反传算法训练神经网络以辨识直流电动机的逆模型，然后将这一训练后的网络作为前馈控制器与常规反馈控制器一起输出控制电压以控制系统跟踪位置或速度指令，该算法简单，计算量小，适于实时控制，实验经表明了该方法的有效性。     

基于CMAC神经网络的激光切割加工工艺参数的选取

提出了一种用神经网络技术构造激光切割加工工艺参数模型和建立加工参数自动选取系统的方法。利用CMAC神经网络算法，产生一个工艺参数自动选择器，将它嵌入到激光切割加工控制系统中，尤其适用于实时控制选取和改变加工工艺参数，进一步提高控制系统的智能和加工的柔性。     

分数阶PID在基于Internet的液压位置实时控制系统中的应用研究

介绍基于Internet的液压位置实时控制系统的概念及挑战。针对基于Internet控制系统中的时延问题,提出对液压位置实时控制系统采用分数阶PID控制方法,并利用MATLAB/Simulink与AMESim的联合进行仿真研究,又采用MAT-LAB/XPC开展实验验证。仿真与实验结果表明:采用分数阶PID控制方法可以有效地补偿网络时延对液压位置实时控制系统造成的影响,且鲁棒性与控制效果明显优于整数阶PID控制方法。     

BP神经网络在流量比值控制系统中的应用

针对在PCT-2型过程控制装置进行流量比值控制时,PID参数难以整定的问题,提出了一种基于神经网络自适应的PID流量比值控制方法.该算法利用BP神经网络的非线性表示能力,通过系统的自学习来实现具有最佳组合的PID控制.这种方案达到了在线实时控制的目的.实验表明:在流量比值控制系统中,基于BP神经网络的PID控制算法比普通PID控制算法具有更好的动态性能和鲁棒性,能取得很好的控制效果.     

预焙铝电解槽智能模糊控制系统

综合运用模糊控制、神经网络和专家系统等智能控制技术,以及铝电解槽“三场”在线仿真技术,开发出了预焙铝电解槽智能模糊控制系统。系统采用两级分布式控制方式,并主要由实时控制（专家模糊控制器）、电解质温度与槽膛内形在线仿真、槽况诊断、以及组织与监视４个子系统构成。运行结果表明,该系统鲁棒性好,控制精度高,具有显著的增产节能效果和广泛的推广应用价值。     

神经网络在线自学习跟踪控制及其在伺服系统中的应用

针对传统自适应和自校正控制中存在的问题，提出一种基于神经网络的在线自学习控制方法，既做到了对象模型的在线辨识和控制器的在线设计，又避免了神经网络控制方法通常存在的实时控制的困难，使复杂系统的在线学习控制成为可能。仿真表明该方法具有良好的鲁棒性和控制精度。     

基于遗传整定的水下焊缝跟踪系统模糊PID控制器

提出了一种基于遗传算法整定的模糊PID控制器,并将其应用到水下焊缝跟踪系统中.水下焊缝跟踪系统是复杂的非线性系统,传统的PID控制效果不佳,因此设计了模糊PID控制器.该控制器以焊缝位置误差及其变化率作为模糊输入变量,依据Mamdani模糊推理实现PID参数的在线调整.同时,由于PID参数初值对于系统的控制效果影响较大...     

二轮平衡车的神经元控制算法及仿真

通过在MATLAB-Simulink-Simscape中搭建二轮平衡车的仿真物理模型和控制系统,直观、快速地验证控制算法的效果。使用神经元PID控制算法替代传统PID控制算法设计神经元PD平衡控制器、神经元PI速度控制器,并在此基础上组合成二轮平衡车的神经元PID控制系统。通过实验对比神经元PID控制算法与传统的PID控制算法的控制效果,验证了神经元PID控制算法具有更高的控制精度、更强的抗干扰能力、更快的响应速度,能及时适应模型的非线性变化。     

基于神经网络的静力压桩机的液压同步控制系统

静力压桩机的液压控制系统是一个非线性、耦合的时变系统,一般的PID控制无法达到满意的效果。因此,本文提出了一种基于神经网络整定的PID和一种改进的主从位置同步系统结构,其仿真结果表明这种神经网络整定的PID的改进的主从位置同步控制方案具有比利用常规数字PID的经典主从位置同步控制方案更好的控制效果。     

一种高速粗纱机新型控制系统的研究

粗纱机控制系统属于大惯量、非线性时变系统,良好的跟踪性能和稳定性一直是粗纱机研究中的一个难点。传统的PID和通常的自适应控制都不能满足本系统的要求,为此,提出模糊控制器与PID调节器相结合的控制方案,用模糊控制来克服一般PID控制容易产生超调（跑车）现象,同时用PID控制来避免模糊控制稳态精度不高的缺点;在硬件上,采用PC104系统来代替通用的ISA或PCI卡以提高系统稳定性。这种新型控制系统在高速粗纱机FA467的开发过程中得到了成功应用,证明了该新型控制系统是切实可行的。     

基于液压调平大阻尼系统的模糊PID控制研究

某高空作业平台自动调平系统存在调整时间长、响应速度慢的问题。为改善一般位置随动系统的性能,针对该系统的大阻尼特征,设计了常规PID控制算法。通过仿真实验,获得一组较优控制参数,使得系统响应快速性得到改善,但也存在超调过大的缺陷。为进一步优化系统,将模糊控制与PID控制结合,设计了一种模糊PID控制器。仿真分析结果表明:应用该模糊PID控制器,系统的调整时间与超调量都得到了明显优化。     

基于模糊控制的六面顶压机压力控制系统建模与仿真

文章将先进的电液比例控制技术与计算机控制技术相结合,对六面顶金刚石压机压力控制系统进行了设计,建立了该压力控制的数学模型.运用常规PID控制器的设计方法,设计出了模糊自适应PID控制器.并在MATLAB环境下进行仿真实验,结果表明,采用该控制算法,系统的调节时间缩短,响应速度加快,适应能力和鲁棒性得到提高,系统具有更好的动态特性和稳定性,有效减少了压力的波动.     

高速高精度数控机床恒温控制系统建模及仿真

依据制冷学原理,研制了一种适用于高速高精度数控机床的恒温控制系统,以PID控制恒温控制系统为研究对象,对系统中的各个主要被控对象进行建模,确定其系统的传递函数,并运用MAT-LAB/Simulink仿真软件对其进行系统仿真.采用了频域整定方法对PID控制参数进行整定,获得了较佳的PID控制参数,并通过仿真分析方法,验证了控制模型的可行性.     

面向电子压力机模糊神经网络PID控制的研究

针对电子压力机位置伺服系统的非线性和时变的不确定性,压装力、压装速度和压入深度高可控性,系统的高稳定性、适应性及较强的抗干扰能力等特点,提出将神经网络实现模糊PID自调整的控制特性应用在现存的小型电子压力机的位置伺服系统中的方法。该控制策略将模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力进行了有效的结合,其中,PID控制器参数自调整是通过学习并记忆PID参数调整的基本规则来实现的,以满足电子压力机位置伺服系统的要求并用MATLAB软件编程进行仿真分析。仿真结果表明:相比较常规神经网络与传统PID相结合组成的控制器,模糊神经网络PID自调整控制器对于电子压力机的位置伺服系统具有更快的响应特性及更好的稳定性。     

基于模糊控制的轧机APC系统

模糊技术与PID调节相结合的模糊PID控制方法的动态响应能力和抗干扰能力优于PID 控制。仿真实验证明将模糊PID控制用于轧机电动APC系统的控制是可行的。     

电液控制系统控制策略研究分析

本文从系统稳定性的角度出发，研究分析对电液控制系统所采用的控制算法：从经典的PID控制方法人手，结合Fuzzy控制方法，采用智能Fuzzy—PID协同控制策略，使系统具有较好的快速性和较高的控制精度。