基于模糊神经网络的遥控武器站伺服系统PID控制器

针对遥控武器站伺服系统具有间隙、摩擦等非线性、不确定性特征,将PID控制与模糊神经网络进行有机结合。利用多层神经网络提取模糊控制规则,构建模糊神经网络控制器,根据偏差E和偏差变化EC在线调整PID控制器的三个参数。仿真试验表明,该控制器具有PID控制器精度高,以及模糊神经网络控制器响应速度快、超调小、稳定性高的特点,具有良好的动、稳态特性。     

永磁交流伺服系统的神经网络自适应控制研究

针对永磁交流伺服系统,提出了一种自适应PID控制器学习算法——带预测模型的神经网络PID控制方法。该方法采用一个三层RBF网络辨识交流伺服系统的特性,用另一个BP神经网络作为自适应控制器。仿真结果表明,在系统参数发生变化和存在负载转矩扰动的情况下,该方法具有较好的自适应能力和良好的动态性能。     

神经网络二自由度PID控制器设计

针对飞行器平尾舵机伺服系统比例校正控制的不足,设计了神经网络二自由度PID控制器.将该控制器应用于舵机伺服系统并进行了SIMULINK仿真,结果表明神经网络二自由度PID控制器具有较好的快速性、自适应能力和抗干扰能力,改善了该型飞机平尾舵机伺服系统的动态性能.     

基于改进RBF-NN优化模糊PID控制器的设计方法

现代雷达伺服系统大多采用的是PID控制,而传统PID控制在非线性系统、时变系统和大惯性系统下具有一定的局限性。针对雷达伺服系统的复杂数学模型,提出一种利用遗传算法改进的径向基函数神经网络设计模糊PID控制器的方法,从而使PID控制器具有自适应性,强鲁棒性,稳定性等特点,并将该系统运用在雷达伺服系统中来提高其灵敏度响应。仿真分析表明,基于遗传算法改进的径向基函数神经网络的模糊PID控制器设计具有一定的优势,在实际运用中是有效可行的。     

基于模型参考的电液伺服系统模糊自适应控制器

电液伺服系统的模型参考模糊自适应控制由参考模型,PID控制器和模糊自适应机构组成.参考模型产生期望的输出时频响应.模糊自适应机构根据该输出与PID控制系统输出之差及其变化率,产生模糊自适应信号,作用于系统,以保证系统的响应跟踪参考模型的输出响应.仿真表明,与传统PID控制相比,该控制器可有效抑制参数变化及负载扰动,具有较好的动态响应性能.     

基于Smith预估补偿与RBF神经网络的PID控制在工业平缝机脚踏板调速模块中的应用

针对工业缝纫机调速模块的伺服系统普遍存在耦合,大滞后的现象,提出了一种将Smith预估补偿和RBF神经网络算法与PID控制器相结合的Smith-RBF-PID控制算法。该方法利用了Smith预估补偿能克服纯滞后和RBF能处理非线性问题、在线自学习整定PID参数的优点,在调速模块的伺服控制系统中更加有效。     

基于神经元控制高精度电液伺服系统研究

本文针对电液伺服系统，提出了一种改进的个神经元控制器，此控制器不但具有快速性与较强鲁棒性，对参数变化的控制对象控制效果好，而且系统有很高的动静态品质，通过对一电液伺服系统的仿真与实验研究，表明了该控制算法的有效性。     

雷达伺服系统的模糊自适应PID控制器设计

针对雷达伺服系统数学模型复杂以及非线性的特点,设计了一种模糊自适应PID控制器,该控制器将工作人员的经验结合其中,利用模糊控制理论能够在线实时整定PID参数,克服了传统PID控制器的一些缺点．通过Simulink仿真表明,该控制器可使雷达伺服系统性能得到明显改善．     

基于模糊神经网络PID的机床直流调速系统

为解决PID参数的在线调整问题,针对龙门刨床的主拖动系统,提出将神经网络的模糊PID自适应控制器用于直流调速系统的方法。分析龙门刨床电气设备的组成,综合模糊控制和神经网络的长处,将神经网络、模糊逻辑和PID控制相融合,构成模糊神经网络控制器,并通过MATALAB对系统进行仿真。设计时,将模糊规则融于神经网络中,通过对神经网络的自学习、自适应能力在线调整模糊规则和隶属函数参数,对PID控制器实现在线实时调整。仿真结果表明,该系统比普通控制器具有更好的动、静态特性。     

基于并行控制的交流伺服系统控制

针对一般的大口径火箭炮交流伺服系统调控方法难以达到较好性能的问题,提出一种RBF神经网络-单神经元PID自校正控制方法.针对上述算法自适应能力不强的问题,引入一种并行复合控制策略,以RBF神经网络和单神经元PID做并行控制,通过半实物仿真分别对RBF神经网络PID自校正控制器和并行复合控制器的性能进行试验验证.仿真结果表明:采用并行复合控制的火箭炮伺服系统反应速度更快、稳定性更强、精度更高,能够更好地满足火箭炮交流伺服系统的性能指标要求.     

挖掘机器人电液比例位置自调整模糊PID 控制技术研究

针对挖掘机器人工作装置液压系统存在滞后、不确定性和非线性,不能实现有效精确控制的问题,设计一种基于模糊PID的电液比例位置自调整控制策略。介绍了电液比例位置控制系统组成和自调整模糊PID控制器原理,建立了控制规则表,采用中点向下融合法进行模糊推理和去模糊化处理。仿真与实验验证结果表明:该控制方法具有很好的鲁棒性,控制效果满足技术要求。     

扫雷器发射架电液伺服系统改进自抗扰控制

针对某爆破扫雷器发射架电液位置伺服系统响应速度慢、跟踪精度低、抗扰能力差的问题,设计一种改进自抗扰控制器。利用BP神经网络强大的自学习和非线性逼近能力对自抗扰控制器中的关键参数在线整定,并结合遗传算法(genetic algorithm,GA)对网络的初始权值进行优化;利用AMEsim和Simulink软件对该改进自抗扰控制器进行联合仿真验证。结果表明：该控制方法可有效提高系统的抗干扰能力,同时保证扫雷器的调炮速度和精度。     

BP 神经网络在双伺服同步运动系统中的应用

针对传统的PID调节器不能解决双伺服同步运动系统中经常出现的超调和滞后问题,提出一种将传统PID和BP神经网络的PID调节器相结合的方式来控制两伺服电机轴的运动。其中,传统PID算法用于系统正常运行时的控制,而BP神经网络的PID算法用于调试过程中修改位置调整器和速度调节器的参数。该方案能实现轴B准确地跟踪轴A的速度和轨迹而运动。     

基于LABVIEW 的坦克炮伺服控制系统测试平台研究

针对坦克炮伺服控制系统中存在环境干扰、被控对象内部参数不确定性的问题,研发了一套坦克炮伺服控制测试平台.描述了该测试平台的工作原理和系统结构,设计以火控计算机、数据采集卡为系统核心的电流环、速度环、位置环三闭环控制系统,采用神经网络PID控制算法对参数进行实时整定,利用LABVIEW软件实现上位机的数据采集、各模块通信与神经网络PID控制,并进行了测试实验.实验结果表明:该测试平台能满足坦克炮伺服控制系统测试要求.该系统具有较强的适应性和鲁棒性.     

挖掘机反铲铲斗电液比例位置控制器设计

介绍反铲铲斗电液比例位置全闭环控制系统的构成,对挖掘机反铲铲斗电液比例位置开环控制系统广义被控对象进行建模分析。针对挖掘机反铲铲斗电液比例位置控制系统非线性及负载变化大等特点,提出一种非线性函数构造PID控制器的方法,实现系统的位置控制。分别对传统PID控制器与非线性PID控制器的电液比例位置控制进行系统仿真,仿真结果表明:采用非线性PID控制器可提高速度,减小超调,满足系统设计要求。