基于PID神经网络的弧焊电源控制器的研究

为了实现弧焊过程弧焊电源输出特性到给定量的快速响应及其智能控制,提出了一种基于PID神经网络的控制器.将PID控制与BP神经网络相结合应用于弧焊过程的智能控制,既有PID控制规律的优点,又具有神经网络很强的信息综合处理能力特点.实验表明,该控制器用于弧焊电源输出特性的智能控制,具有控制响应速度快、超调量小、收敛速度快、稳态精度高的特点,满足弧焊过程控制的要求.     

基于神经网络的疲劳试验机控制系统仿真及实验研究

针对疲劳试验机控制系统，设计了基于BP神经网络和PID的并行控制器。该控制器充分利用了经典PID控制算法简单的特点，又利用了神经网络良好的自适应能力，首先通过PID控制为神经网络的在线学习提供训练样本，然后神经网络逐渐学习被控对象的动态逆模型并取代PID控制器起主导作用。该方法降低了PID参数的调整难度，同时对控制对象的刚度变化表现出良好的鲁棒性，并通过仿真证明了所设计系统的有效性。     

神经网络在电液位置伺服系统中的应用

设计了基于BP神经网络的自适应PID控制器，该控制器充分利用了经典PID控制算法简单的特点，又利用了神经网络良好的自适应和抗干扰能力，通过神经网络的学习和对系统的在线辨识，自适应调整PID参数，使控制系统对参数变化表现出良好的鲁棒性和控制性能，并通过仿真证明了所设计系统的合理性。     

PID神经网络在电液弯辊伺服控制系统中的应用

针对电液弯辊伺服控制系统,设计了PID神经网络控制器.该控制器不仅具备传统PID控制器结构简单、参数物理意义明确等优点,而且具有神经网络的自适应和自学习能力,能够在线调整相关参数,使控制系统表现出良好的鲁棒性和控制性能.仿真和实验均证明了其有效性.     

基于遗传算法-BP神经网络的PID控制器的设计

针对常规PID控制器不能对其参数进行自寻优的缺点,提出采用遗传算法优化BP神经网络PID控制器,使3个参数实现在线调整.并通过MATLAB仿真试验表明:基于遗传算法-BP神经网络的PID控制器比常规PID控制跟踪信号的能力要好,而且有较好的自适应和自学习能力.     

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。     

基于神经网络的磁轴承自适应控制器

研究机床电主轴上采用的主动磁轴承系统的建模,设计了基于RBF神经网络的自适应PID控制器.该控制器可根据磁轴承的运行情况进行在线自学习和自校正,避免了PID控制器参数整定困难且无法及时改变的缺点.基于某磁轴承系统的仿真和实验研究表明,该RBF-PID控制器能很好地抑制转子振动,满足控制要求.     

基于改进粒子群算法的PIDNN解耦控制研究

对于具有非线性、强耦合、大迟滞特点的多输入多输出的非线性系统,传统的控制方法无法对其进行精确解耦,导致控制精度较低。提出一种基于免疫机制的改进粒子群算法,并用此方法对PID神经网络权值进行优化,形成新型PID神经网络控制器。利用两个PID神经网络控制器对双输入双输出耦合系统进行控制以减弱系统的耦合影响。通过仿真结果表明：相对于传统PID解耦控制,该算法具有更好的动态和静态特性。可为控制领域中的解耦问题提供一定的参考。     

基于改进粒子群算法的PIDNN解耦控制研究（英文）

对于具有非线性、强耦合、大迟滞特点的多输入多输出的非线性系统,传统的控制方法无法对其进行精确解耦,导致控制精度较低。提出一种基于免疫机制的改进粒子群算法,并用此方法对PID神经网络权值进行优化,形成新型PID神经网络控制器。利用两个PID神经网络控制器对双输入双输出耦合系统进行控制以减弱系统的耦合影响。通过仿真结果表明:相对于传统PID解耦控制,该算法具有更好的动态和静态特性。可为控制领域中的解耦问题提供一定的参考。     

基于模糊神经网络的注塑机注射缸位置控制研究

针对注塑机注射缸非线性和时变的特点,设计了基于模糊神经网络的复合控制器,并将其应用于高速注塑机注射缸的位置控制.实验结果表明:在注射缸高速变轨迹运动情况下,采用该控制器可获得比常规PID控制更高的位置跟踪精度.研究结论可为高速高精密液压注塑机设计提供参考.