基于RBF网络的多变量系统自适应预测PID控制器

针对非线性、多变量、大滞后耦合系统使用常规PID控制难以达到理想效果,提出了一种基于RBF网络的自适应预测PID控制器.该控制器利用递推多步预测克服时滞,并采用基于RBF网络整定的PID控制器在线调整控制器参数,从而克服了系统的耦合作用,提高了控制系统的输出跟踪精度.仿真结果表明,该方法控制效果良好,具有较快的系统响应、较强的自适应性和鲁棒性.     

基于RBF在线辨识的AGV转向单神经元PID控制

针对自动引导车(AGV)转向系统的复杂、非线性和时变性,提出了基于RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制来改进常规的PID控制性能.在该控制系统结构中,采用RBF神经网络辨识器实现对转向系统的Jacobian矩阵信息的在线辨识,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制.实验结果表明,与常规的PID控制方法相比.该方法具有较高的控制精度、较强的自适应性和鲁棒性,完全可适用于AGV转向系统的控制.     

电液比例加载系统的RBF神经网络PID控制

使用自整定径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络PID控制技术,以实现电液比例加载系统的静力加载控制.自整定RBF神经网络PID控制器的设计不需要被控对象的详细模型,且控制参数能够在线调节,从而可以保证不同控制任务下的控制性能.通过仿真,验证了所设计的自整定RBF神经网络PID控制器的正确性和有效性,以及相对于传统PID控制器的优越性.     

基于模糊RBF神经网络的PID控制方法及应用

针对常规PID控制参数固定难于满足时变不确定非线性系统的控制要求,利用模糊控制的良好收敛性和对模糊量的运算优势,以及神经网络自学习、自适应的特性,将常规PID控制与模糊控制、神经网络结合起来,提出一种基于模糊RBF神经网络的PID控制方法,实现了对PID参数的实时在线整定。将算法运用到柴油发电机调速系统的PID参数寻优中,MATLAB仿真试验结果表明,模糊RBF神经网络的PID控制具有更好的动静态特性和抗干扰性能,提高了对非线性时变被控对象的控制效果。     

基于神经网络的通用模型自适应控制

应用复合正交神经网络来实现过程的自适应逆控制方法,和通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的通用模型自适应控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法可以在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证通用模型控制策略的可实现性.另一方面,在自适应逆控制中采用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,可以克服常用的BP和RBF神经网络一些缺点.基于神经网络的通用模型自适应控制方法中的参考轨迹是一条典型的二阶曲线,该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便.仿真验证了该控制策略的有效性.     

自适应模糊PID控制器的设计及MATLAB仿真

自适应模糊PID控制利用PID参数整定经验来使模糊控制器自动整定参数,从而达到满意效果。在参数自适应模糊PID控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且在MATLAB软件下将该控制器在某系统中的应用进行了研究。仿真结果表明,参数自适应模糊PID控制能使系统达到良好的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。     

关于最近邻聚类的RBF网络自整定PID控制算法的研究

针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.利用具有在线能力的最近邻聚类学习算法,训练RBF神经网络.并引入优化策略对聚类半径进行自动调整,以保证聚类的合理性,从而自适应调整系统的控制参数.仿真结果证明了该控制策略不仅能使非线性滞后系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有很好的抗干扰能力和鲁棒性.     

基于RBF神经网络自整定PID的双护盾掘进机液压推进系统控制分析

该文介绍了双护盾掘进机推进系统的工作原理,在AMESim环境下建立了液压系统的模型,根据实际情况对相关参数进行了优化设计,考虑到系统的时变非线性以及复杂工况的影响,采用了基于RBF神经网络自整定PID控制算法,在MATLAB下编写了相应的S函数,通过AMESim/Sinulink与AMESim进行联合仿真分析。仿真结果表明,与常规PID控制相比,该控制器易于实现PID参数的自整定,能明显改善系统的鲁棒性和适应能力。     

基于RBF神经网络PID控制的水压加载系统研究

为了实现水压加载系统能够精确控制的要求,利用径向基函数(RBF)结构简单、收敛速度快、逼近能力强的特点,提出一种新型基于RBF神经网络整定PID的控制方式。MATLAB仿真结果表明,该控制器易于实现PID参数的自整定,能够有效地缩短过渡过程时间,具有很好的稳定性和快速响应性,比普通PID控制具有更好的控制效果。     

自适应PID控制在火炮随动系统中的应用

火炮随动控制系统是一个典型的非线性、大时滞系统,常规PID控制难以实现火炮随动控制系统参数在线自整定,针对该问题提出一种基于单神经元的自适应PID控制器,通过神经元的自学习、自校正能力实现了PID参数的在线自整定。仿真结果表明单神经元自适应PID控制响应快,自适应能力好,鲁棒性强,稳态精度高,采用该方案的火炮随动控制系统能够较好满足控制要求,具有一定实用价值。     

模糊自适应PID控制器在数控机床中的应用

采用将模糊技术与PID控制相结合的控制方式,设计出模糊自适应PID控制器,并采用Matlab软件对系统进行仿真,编写相应的程序。仿真结果表明,模糊控制方法很好地实现了控制目的,控制品质明显好于常规PID控制方法。     

基于预测控制的人造水晶温度控制系统

设计了基于预测控制的人造水晶温度控制系统,该系统选用80C196单片机作为CPU,将PID算法与预测控制算法有机结合,采用分时分段进行控制,着重讨论了预测控制实现的过程.该控制系统已运用于生产现场,通过实际运行,证实该系统性能可靠、安全稳定、控制品质高.     

基于解耦算法的双容水箱液位控制

双容水箱的液位是典型的MIMO非线性耦合系统,针对液位控制,构建了基于ControlLogix的控制系统,解决液位控制问题;根据物料平衡原理建立了双容水箱的数学模型,并且在稳态工作点附近进行线性化,进一步依据解耦算法的原理,给出了双容水箱液位控制的解耦模型,在此基础上采用PID控制器进行控制。实验结果表明,基于解耦算法的液位PID控制效果要好于单纯的PID控制。     

贴片机运动控制系统的硬件设计

针对贴片机发展的高性能运动控制要求,设计了一种基于“DSP＋FPGA”结构的运动控制系统.系统采用DSP为核心控制芯片,完成系统的多轴协调运动及插补功能,实现高性能运动控制算法.通过光电编码器反馈信号构成系统的位置闭环控制,采用FPGA扩展外部编码器处理模块,对编码器信号进行处理.最后搭建伺服电机运动实验平台对控制系统性能进行验证.经实验验证,该控制系统具有较高的柔性及实时性,适用于高速高精度的贴装运动控制系统.     

自由浮动空间机器人系统联体坐标系内轨迹的自适应跟踪控制

讨论了载体的位置与姿态均不受控制的自由浮动空间机器人系统的控制问题。根据系统动量守恒关系 ,得到了与系统惯性参数呈线性关系的系统动力学方程。以此为基础并结合增广变量法 ,设计了系统参数未知情况下空间机器人末端抓手跟踪联体坐标系内期望运动轨迹的自适应控制方法。提出的方法具有不需要测量、反馈载体的位置、移动速度及移动加速度的优点。仿真运算证实了方法的有效性。     

微小型飞行器中的数据采集与控制系统

为探索微型飞行器的飞行控制规律，基于脉宽调制信号设计了一种专用的微型机载数据采集和输出控制系统。在微小尺寸和低功耗的前提下充分利用有限的硬件资源实现了对微型飞行器的多路飞行数据的实时采集和存储，同时按照要求对微小型飞行器进行了飞行控制。通过飞行试验，应用于微小型飞行器的微型测控系统的可行性和可靠性得到了证明。     

基于TMS320F2812的移动机器人控制系统设计

为了提高移动机器人控制系统的实时性和快速性,选用直流伺服电机作为驱动系统的动力源,以TI公司生产的TMS320F2812DSP芯片为核心,设计了基于DSP的移动机器人控制系统。对传统的PID控制算法进行了改进,采用了积分分离PID作为速度调节器的控制算法。电机的转速采用M/T测速法检测。利用Matlab/Simulink建立了电机控制系统的仿真模型。通过仿真得到了与理论分析相一致的结果,证明了所采用控制方案的可行性。     

基于TMS320F28335的无刷直流电机调速系统设计

为了提高无刷直流电机的控制效果,设计了以TMS320F28335为主控制器的无刷直流电机调速控制系统.该系统采用转速电流双闭环控制策略,以16位A/D转换器ADS8556和2SD106AI - 17驱动器为核心外围器件构成硬件系统,并在此基础上完成软件设计.实践证明:该调速系统运行稳定,控制算法合理,带负载能力强.     

智能电梯控制系统

为解决智能电梯扩展性较差,更新升级复杂,效率较低等问题,设计了一种新型的智能电梯控制系统.该系统具有与通用的电梯控制系统不同的体系结构,采用接口扩展方式,将智能电梯控制系统的通用控制器与特殊功能控制器分开,提高了智能电梯的系统扩展性和通用性.经过仿真验证,其结果表明:该系统能够实现减少无效开门、满载检测、自动节能、低速...     

多电机同步控制策略的改进

多电机同步控制正在越来越多地应用于机电系统中,目前在多电机同步控制中主要应用的控制算法有两种,一种是非耦合控制算法,另一种是耦合控制算法.但这两种控制方法并不能完全实现多电机的同步运动,为提高多电机的同步运行性能,采用了一种改进的多电机同步控制方案和控制算法,并应用Matlab/Simulink对其进行了建模仿真,得到了改进策略的仿真结果,并证实应用该策略可进一步提高控制系统的控制精度.