基于神经PID并行控制的发电机调速系统研究

针对柴油机非线性特性明显,在建模中采用传统的PID控制效果较差的问题,提出了基于神经网络和PID并行控制算法;首先,根据神经网络函数逼近的不同类型,设计出基于BP-PID与CMAC-PID两类神经PID并行控制方法;然后,对柴油机启动和船舶电力系统典型试验作了仿真分析,结果表明神经PID船舶发电机组调速系统并行控制是可行的,CMAC-PID控制的柴油发电机组比常规PID控制和BP-PID控制的稳定时间短,具有良好的动态特性,较适合实时性高的场合.     

基于CMAC与PID复合控制的柴油机调速系统

针对柴油机模拟参数多变化、非线性因素较强的特点.结合传统PID控制的优点,提出了改进CMAC与PID复合控制方案,并应用于柴油机调速系统的设计中去,给出了柴油机调速系统数学模型和新的控制算法.改进的复合控制方案是采用模糊化的方法的选择泛化邻域及学习率,并采用层叠来完成对系统的学习.控制方法开始时是常规PID控制器起作用,经过对常规控制器输出的不断学习,逐渐由小脑模璎的输出起控制作用.与传统的PID输出及CMAC与PID复合控制相比,仿真结果表明,改进的复合控制效果更好,超调小,鲁棒性强,更适合于类似于柴油机调速系统的非线性环境.     

无刷直流电动机调速系统的PID控制

本文介绍一种简易电机调速系统，论文研究了无刷直流电动机的运行特性，分析了加入速度反馈后电机系统的运行和控制特性，针对电机系统不同的运行状态，提出了变速和称速的双模型策略，以提高系统响应和稳度精度，同时，结合具体的研究，提供了部分系统实验结果。对控制方案的可行性进行了验证。     

补偿 PID控制在直流调速系统中的应用

针对传统PID自适应能力差的缺点，提出了一种基于单神经元补偿的PID控制策略，即将单神经元作为传统PID控制器的补偿环节，并将其用于直流调速系统中。仿真结果表明，该控制结构简单，易于实现，被控系统较传统PID有良好的动态特性和很强的鲁棒性，并为直流调速系统的智能控制提供一条新途径。     

基于神经元的变频调速系统自适应PID控制

针对矢量控制变频调速系统,对神经元控制和常规PID控制进行分析和研究,提出了一种基于神经元的变频调速系统自适应PID控制,具有一定的实用价值.     

基于CMAC与PID复合控制的柴油机调速系统

提出了柴油机调速系统CMAC与PID复合控制方案,给出了柴油机调速系统数学模型和控制算法.仿真分析表明,CMAC与PID复合控制比传统的PID控制有更好的控制效果,鲁棒性强,适合于非线性实时控制.     

基于BP神经网络PID控制的BLDCM调速系统

在分析无刷直流电机(BLDCM)数学模型的基础上,采用改进型BP神经网络与传统PID相结合作为速度控制器,应用于无刷直流电机调速系统中。在电机初始运行阶段采用传统PID控制,网络学习一段时间后,切换到经过改进的BP神经网络在线自整定PID控制。仿真研究表明,应用这种新型控制方式的无刷直流电机调速系统具有良好的动态性能和稳态精度。     

双闭环直流调速系统模糊PID控制研究*

针对电压和负载扰动导致传统PID控制双闭环直流调速系统性能下降的问题,本文提出一种模糊PID控制方法。本文的控制方法根据调速系统的转速偏差e和偏差变化率ec,经过模糊逻辑推理,动态自适应调整PID控制器的三个参数,能够有效提高系统抗扰动能力。为了对两种控制方法的性能进行比较分析,文中对系统在理想空载状态、负载扰动和电压波动三种情况下进行仿真试验。结果表明两种控制方法在理想空载状态下的稳态性能基本相同。在负载扰动和电压波动的情况下,本文的方法能使系统更快恢复到平衡状态,且具有更小的转速降。因此,本文的控制方法能够保证系统具有较好的动态性能和抗扰性能。     

发动机电子调速系统的智能PID控制

在分析发动机运转状态的基础上,介绍一种以干扰抑制最佳整定和设定跟踪最佳整定为两个主要目标,利用发动机原电子调速系统的单片微机,实现实用智能PID控制的方法。     

遗传算法对CMAC与PID并行励磁控制的优化

为解决同步发电机在不同工况下的PID控制参数最优化,干扰情况下的快速稳定等问题,提出了一种通过遗传算法来优化CMAC与PID的并行控制策略.由遗传算法来对PID参数进行全局择优,CMAC在其基础上进行局部择优,以达到所需要的控制效果.Matlab仿真表明该控制方案与传统控制方案相比具有优越性,通过现场试验表明算法的可行性和实际控制效果的优越性.     

基于CMAC与PID复合控制的汽轮机功率控制系统

针对汽轮机功率调节过程的非线性特征,提出了将CMAC神经网络与常规PID控制相结合的方法,并将其应用于汽轮机功率控制中。该复合控制方法可以实现前馈与反馈的联合控制,其中前馈控制由CMAC神经网络实现,反馈控制由常规PID控制器实现。通过对比分析CMAC/PID复合控制与常规PID控制的仿真结果,可以看到在不同的扰动因素存在时,CMAC/PID复合控制均能取得较好的控制效果。     

基于CMAC神经网络的PID控制

提出利用CMAC神经网络与PID的复合控制,实现非线性系统控制。由于CMAc网络的优点使PID控制效果有很大提高。仿真实验表明了该方法的有效性。     

CMAC神经网络与PID复合控制的应用研究

阐述了CMAC神经网络的基本原理,并结合PID控制的特点,将CMAC神经网络与PID复合控制算法应用在工业领域的温度控制系统中,并同传统的Zieglar-Nichols阶跃响应法及单纯形算法作了比较。仿真结果表明:该复合控制算法具有较高的控制精度及良好的控制效果。     

基于模糊PID控制的永磁同步电机控制器研究

为了提高复杂环境条件下永磁同步电机（PMSM）控制器的动态控制性能与抗干扰能力,分析了永磁同步电机的速度-电流（或力矩）双闭环控制调速结构,提出了一种基于模糊PID控制原理的速度环控制策略。速度环运行时,模糊PID控制器首先将永磁同步电机转速的误差及误差变化率进行模糊化处理,然后依据模糊规则进行模糊推理,并自动在线整定出速度环PID的三个系数（比例系数、积分系数、微分系数）,不仅减少了速度环的调节时间,也能增强抵御来自电流环（或力矩环）的干扰。仿真结果表明,当永磁同步电机的转速发生变化或负载发生扰动时,相比于传统的PID控制器,模糊PID控制器能提高系统的动态性能与鲁棒性。该方法用于永磁同步电机的控制是可行、有效的。     

基于最优PID控制算法的直流调速系统

提出了一种基于PID最优控制算法的直流调速系统 ,介绍了PID算法的数字化方法、最优PID参数的设定方法 ,以实现直流调速系统对转速的高精度控制。     

CMAC与PID复合控制方法在重介选煤系统中的应用研究

针对重介质选煤系统具有强耦合、非线性、多变量的特点,利用传统PID算法存在超调量大的问题,提出了一种基于CMAC与PID算法的控制方法。通过研究介质密度与介质桶液位的动态特性建立了重介选煤系统的数学模型,给出了CMAC与传统PID算法相结合的控制原理。Simulink仿真结果表明,该方法优于传统PID算法,动态性能好,稳态精度高。     

模糊自适应PID控制的双闭环风压调节系统

针对工业通风系统存在大惯性、时滞、非线性的特点,以及常规PID控制、模糊控制中存在参数不易整定、自适应能力有限的问题,提出了一种转速、压力双闭环调节输出参数的控制策略。该控制系统将串级控制与通风系统相应环节的数学模型相结合,由PID控制器调节内环转速参数,模糊自适应PID控制器调节外环风压参数,保持输出风压的恒定。仿真结果表明,该控制方法具有响应速度快、超调量小、抗干扰能力强的优点,能够显著地提高通风系统的风压精度,节能效果良好。