硫化氢燃烧的神经网络PID控制及其仿真

讨论了传统的PID控制和基于神经网络的PID控制，给出了带有神经网络PID控制的系统控制方案和神经网络PID控制器算法设计，并将其应用于硫化氢制酸中的硫化氢燃烧。运行结果表明，神经网络PID控制比传统的PID控制表现出良好的动态和静态性能。     

基于神经网络的解耦控制方法

本文介绍了BP算法的基本原理及其实现步骤,并将BP算法应用于神经网络解耦器和PID神经网络的训练中,即本文中各个神经网络的训练算法均采用BP算法,提出了一种神经网络在线解耦控制算法,即将神经网络解耦和神经网络PID控制两者结合,对系统进行解耦控制。将解耦与控制结合,既避免了单独采用自适应PID控制时控制效果不佳的问题,又避免了单独采用解耦时原有控制器不能适应变化后的对象问题。最后对一组双输入双输出耦合系统进行了仿真研究。     

基于RBF神经网络钢包烘烤装置的节能优化

以唐山钢铁股份有限公司第一、二钢轧厂的蓄热式钢包烘烤装置为控制对象,将基于RBF神经网络的PID控制方法与双交叉限幅方法结合引入到蓄热式钢包烘烤装置的温度控制中,实现了蓄热式钢包烘烤装置温度控制的节能优化。通过在Matlab环境下将RBF神经网络PID控制和传统的PID控制方法进行仿真研究,得出了最佳PID参数,将PID最佳参数应用到双交叉限幅控制方法中。仿真结果表明:基于RBF神经网络PID控制方法较传统的PID控制方法与双交叉限幅方法结合,其PID控制器快速性好,自适应力强,有更好的控制效果。并将该控制系统成功应用到唐山钢铁股份有限公司第一、二钢轧厂的蓄热式钢包烘烤装置温度控制中,在保证质量和产量的基础上,节省了混合煤气消耗量,使其节能32%。     

基于神经网络与PID控制的挠性结构的混合控制研究

利用CMAC神经网络与PID控制算法，提出了一种针对飞行器挠性结构振动的混合控制方法．首先在给出系统动力学方程的基础上，利用CMAC神经网络的具体特点，给出了神经网络算法；进而将PID控制算法引入控制系统，形成了一种混合控制方法，该方法具有CMAC神经网络与PID控制算法两者的优点．最后针对复杂的飞行器挠性结构振动问题进行了实例仿真，说明了算法的有效性．     

基于神经网络的带钢跑偏电液伺服系统研究

带钢跑偏电液伺服控制系统的非线性和时变性使得传统的PID控制很难达到理想的控制效果,将神经网络与普通PID控制相结合形成神经网络自适应PID控制策略,应用于该系统实现其良好控制.为提高系统的动态响应速度及性能,采用RBF神经网络对系统进行辨识预测.首先建立带钢跑偏电液伺服系统数学模型,然后利用AMESim和Simulink软件对传统PID控制和神经网络自适应PID控制进行联合仿真.结果表明,神经网络自适应PID控制系统响应速度快、超调量小、鲁棒性强,并具有良好的稳定性和控制精度.     

神经网络PID控制算法在WinCC中的实现

将应用最广泛的PID控制器与具有自学习功能的神经网络相结合,提出了基于BP神经网络的PID控制算法.并利用WinCC的全局脚本编辑器,将用户自行开发的神经网络控制算法嵌入WinCC中,通过WinCC与PLC之间的通讯,实现对被控对像的神经网络控制.     

火电厂锅炉主汽温控制策略的比较研究

锅炉的主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统,常用的汽温控制系统有串级PID控制和基于BP神经网络的PID控制。串级PID控制一般能将主汽温控制在允许的范围内;基于BP神经网络的PID控制将神经网络所具有的自学习能力与PID控制器的鲁棒性相结合,能实现对非线性、大时滞系统模型的控制。对这两种策略在不同负荷下进行了实验仿真,该结果对当前电厂的经济性和安全性有一定参考价值。     

基于模糊RBF神经网络的PID及其应用

针对传统的PID控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp, ki, kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。     

基于BP网络的PID控制在滑油压力气动控制中的应用

根据实验室现场对控制的要求,提出了一种将常规PID控制与BP神经网络相结合的自适应PID控制器,该控制器运用神经网络和BP算法实现了对PID参数的在线调整。把该控制器应用于某航空发动机燃油泵调节器滑油压力控制中,实验结果表明,与传统数字PID控制器相比,该控制器具有更好的控制效果和更好的鲁棒性。     

刨花板热压控制系统BP神经网络整定PID控制

针对刨花板热压控制系统中热压控制存在的非线性、纯滞后和时变性等现象,根据BP神经网络PID和常规PID控制的控制思想,提出了BP神经网络PID的控制策略,实现了对PID参数的在线自整定,完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.仿真结果表明,与常规PID控制器相比,该控制器明显提高了热压控制系统的动态性能和稳定性...