一种改进的神经元PID自适应控制

利用神经元组成的PID自适应控制尽管结构和算法简单，但收敛速度慢，跟踪效果不佳，为此提出了一种改进型的神经元PID自适应控制方法。仿真结果表明，该方法不仅具有良好的自适应性。而且收敛速度更快。     

基于神经元的自适应预测PID控制

提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案。神经元具有很强的自学习和自适应能力，它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数，使控制器能够适应受控对象结构的参数以及环境的变化。因此采用单神经元构成自适应PID控制器，将神经元与PID控制结合，对PID参数进行在线寻优、自校正，使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象，特别是难于用传统方法建模的被控对象。同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力，采用动态自适应神经元（APE）对非线性系统进行预测，即用神经元建立起非线性系统的预测模型，预测系统的未来输出，从而提高了控制系统的控制品质。同时详细介绍了该控制系统的自适应控制算法。仿真结果表明，这种自适应控制方案切实可行，其控制品质明显优于常规PID控制，且具有较强的鲁棒性，达到了良好的控制效果。     

基于神经元的自适应预测PID控制

提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案。神经元具有很强的自学习和自适应能力 ,它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数 ,使控制器能够适应受控对象结构参数以及环境的变化。因此采用单神经元构成自适应PID控制器 ,将神经元与PID控制结合 ,对PID参数进行在线寻优、自校正 ,使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象 ,特别是难于用传统方法建模的被控对象。同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力 ,采用了动态自适应神经元 (APE)对非线性系统进行预测 ,即用神经元建立起非线性系统的预测模型 ,预测系统的未来输出 ,从而提高了控制系统的控制品质。同时详细介绍了该控制系统的自适应控制算法。仿真结果表明 ,这种自适应控制方案切实可行 ,其控制品质明显优于常规PID控制 ,且具有较强的鲁棒性 ,达到了良好的控制效果。     

基于单神经元PID控制的温度控制系统

利用神经网络的自学习特性,将神经网络与PID控制方法相结合,实现对温度控制系统的在线智能控制。仿真结果表明,该温度控制系统具有很好的控制效果。     

基于数字信号处理器的神经元自适应PID控制

为了满足实时控制对神经元运算速度的要求，研究了一种采用数字信号处理器作为控制核心的神经元自适应PID控制器。针对无刷电机的试验结果表明：这种控制器具有响应快、自适应性好和易于实现的特点。     

采用人工神经元的智能PID控制

采用单个人工神经元构成智能ＰＩＤ控制器．以系统的误差信号作为神经元的输入，神经元的权系数相当于传统离散ＰＩＤ的比例、积分、微分系数，神经元的输出为实际控制信号的修正值．利用ＢＰ学习规则在线修正神经无权值，以便能够获得在线自动寻优，调整ＰＩＤ控制器参数．该方法适用于被控系统模型未知、非线性严重和参数变化较大的场合．本文对一非线性系统进行了仿真，结果表明该控制器具有很强的自适应和自学习能力．     

神经元PID在FA467粗纱机速度控制中的应用

FA467粗纱机控制系统属于大惯量、非线性时变系统，采用传统的PID和通常的自适应控制都不能满足本系统的要求。本文在吸收传统PID控制器简单易懂，不需精确的系统模型优点的基础上，采用一种基于神经网络与PID控制相结合的神经元PID速度控制方法。利用单神经元的自学习、自适应特性，在线改变增益权值，代替传统的PID固定增益，以提高跟踪性能和响应速度。实验证实，该方法大大减少了粗纱机故障几率。     

基于神经网络和神经元PID的交流矢量自适应控制

磁链开环的异步电动机矢量控制系统尽管结构简单,但它的性能受转子电阻影响很大.为了解决这一问题,根据感应电机矢量控制原理,将单神经元自适应控制器和神经网络应用于磁链开环的交流矢量控制系统中,并用单神经元PID代替传统矢量控制中的转速调节器,用神经网络代替系统中的电流模型,利用神经元PID的自适应和神经网络的在线学习能力,使系统能够克服其运行中由于自身参数变化带来的影响,具有很强的鲁棒性.最后,应用MATLAB软件进行了仿真实验.结果表明,该系统不但结构简单,而且具有良好的动、静态性能.     

基于单神经元的自适应PID控制系统设计及仿真

设计了一种基于单神经元的自适应PID控制系统,该系统响应平滑、无超调.在MATLAB下对被控对象进行实验仿真,对同一对象用常规PID进行控制,并比较2种方法控制下的仿真结果.结果表明:单神经元自适应PID控制系统具有自学习和自适应能力,能够采用学习规则来调整权系数,从而使系统响应稳定、快速、准确.     

基于神经网络和神经元PID的交流矢量自适应控制

磁链开环的异步电动机矢量控制系统尽管结构简单,但它的性能受转子电阻影响很大.为了解决这一问题,根据感应电机矢量控制原理,将单神经元自适应控制器和神经网络应用于磁链开环的交流矢量控制系统中,并用单神经元PID代替传统矢量控制中的转速调节器,用神经网络代替系统中的电流模型,利用神经元PID的自适应和神经网络的在线学习能力,使系统能够克服其运行中由于自身参数变化带来的影响,具有很强的鲁棒性.最后,应用MATLAB软件进行了仿真实验.结果表明,该系统不但结构简单,而且具有良好的动、静态性能.     

PID控制系统和模糊自适应PID控制系统的研究及比较

首先介绍了PID控制系统的工作原理,因PID控制器结构简单、实现简单,控制效果良好,所以已得到广泛应用。但当控制对象变化时,控制器的参数难以自动调整。为了使控制器具有较好的自适应性,可以采用模糊控制理论的方法来实现控制器参数的自动调整。模糊PID控制系统就是模糊理论与传统的PID控制器的结合。最后以一控制对象为例,对该两种方式的控制进行了仿真和比较,并得出了相应的结论。     

Fuzzy控制和PID控制集成的船舶操纵控制器研究

船舶操纵的模型参数具有非线性、慢时变特性。船舶操纵的传统控制方法的操纵性能不能令人满意。讨论3种Fuzzy控制与PID控制集成的船舶操纵控制器。此控制器能克服单一控制法的不足,从而改善了控制性能和鲁棒性。     

模糊免疫PID在主汽温控制系统中的应用

借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特性,提出将模糊免疫PID控制策略应用到火电厂主汽温控制系统中。仿真研究表明,该方法的控制效果优于常规的PID串级控制。     

新型惯导平台无模型温控系统的研制与试验

阐述了采用模糊控制器进行惯导平台温控制撕本思想,系统的具体结构和仿真结果。为了改善系统的性能,设计了一种结合模糊控制与数字电路优点的控制器,仿真结果令人满意。     

集散控制在工业锅炉自动控制系统中的应用

介绍一种应用于20t/h工业锅炉的自动控制系统，系统采用PLC与工业计算机组成集散式控制系统，实现了分散控制，集中管理，具有安全可靠，功能强大，操作维护方便，节能效果显著等特点。     

基于遗传算法优化的模糊控制技术

在传统模糊控制的基础上,提出了一种基于遗传算法优化的自调整模糊控制算法．通过对模糊变量隶属函数参数编码优化,实现了模糊控制规则的在线自调整,并通过物理实验证实了算法的可行性．     

SOFCS的自学习机理及其复合控制算法

本文分析了自组织模糊控制系统（ＳＯＦＣＳ）的内涵和自学习机理。给出了只要一般知识水平输入的自组织框架和复合控制算法，经电气模拟实验获得了满意的效果。     

一类基于FNN的非线性系统自适应控制

模糊神经网络用于控制,主要是为了解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题。由于模糊神经网络具有学习能力和自适应性,使得其能对变化的环境有自适应性,控制器也基本上不依赖于模型,针对一类非线性系统,利用模糊神经网络对系统进行建模提出一种鲁棒自适应控制方法。首先利用李雅普诺夫定理证明在一定的条件下,闭环系统必能稳定,并证明这个条件即非线性函数f(x)中的x必落入某一紧集中成立,同时考虑其控制性能,选择鲁棒控制量,使跟踪误差达到要求的性能指标。理论分析和仿真结果说明了该控制算法的可行性和有效性。     

自组织模糊控温复合算法研究

本文以不确定的分布、非线性和时变的工业控温对象为应用背景,提出了良化结构的自组织设计框架,实现了一种适用于MCS-51控温用的自组织模糊控制器的控制算法.同时在模糊零状态下引入积分控制,以便消除模糊控制在静态的缺陷,提出了自组织-模糊-PID的复合控制算法,为在线运行创造了技术条件.这一选题和设计研究具有实用价值和推广前景.