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。     

基于优化BP神经网络的PID控制器研究

提出了一种新型的基于优化BP神经网络结构的PID控制器（PID－NNC），该控制器将神经网络和PID控制规律融为一体，既具有神经网络自学习，自适应及逼近任意函数的能力，又具有常规PID控制器结构简单，可靠性高的特点，且控制器的算法采用的是优化的BP算法，可以避免网络陷入局部极小点，也可以加快网络的训练速度，所以该控制器可以对具有非线性，时变性和不确定性等复杂系统实行控制。利用MATLAB软件对非线性系统进行了仿真研究，其仿真结果表明该控制器具有很好的控制效果。     

基于BP神经网络整定的PID控制

针对经典PID控制参数不能在线调整的缺陷,研究了一种基于BP神经网络的PID控制算法,利用BP神经网络具有的任意非线性表达能力,通过对系统性能的学习,实现具有最佳组合的PID控制。     

基于ESO观测的PMLSM速度系统设计

永磁同步直线电机（PMLSM）是一个非线性、强耦合的多变量系统,利用传统的控制策略很难满足控制系统的高性能指标。本文在自抗扰策略的基础上结合PMLSM的数学模型,以Matlab/Simulink为仿真平台,实现了自抗扰自定义建模并针对PMLSM速度伺服系统设计了ADRC控制系统,其中利用ADRC控制技术有效观测了系统中的动态耦合扰动,针对PMLSM的速度控制系统分别采用了串级一阶ADRC与＂ADRC＋PID＂组合算法进行了仿真验证。仿真结果表明该方法具有很好的动静态特性。     

基于BP神经网络的PID控制方法的研究

本文提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法,充分利用BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,这种PID控制方法能学习和适应严重不确定系统的动态特性。文中采用三层前向网络,动态BP算法,达到了在线实时控制的目的,显示了BP神经网络的PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决高度非线性和严重不确定系统方面的潜能。计算机仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制较常规的PID控制具有更好的鲁棒性和自适应性,能取得良好的控制效果。     

基于DSP的BP神经网络PID控制器的设计

针对BP神经网络PID控制算法的复杂性及实现的困难性,本文提出了一种使用DSP芯片来实现的方案,外围功能接口则由辅助芯片FPGA来完成。利用TI公司提供的RTOS(DSP/BIOS)快速开发出该控制器原型,并通过对伺服电机的转速控制实验,对比传统的PID控制后,证明了该方案的实时性及控制性能都能满足工程需求。     

基于BP神经网络的多变量PID解耦控制

基于神经网络的智能PID控制策略，以经典的PID控制理论为基础，并通过具有多变量解耦控制自学习功能的神经网络参数整定来实现。本文给出了网络的结构和算法，示出了一组二元变量强耦合时变系统的实时仿真结果。通过计算机仿真证明，基于神经网络的PID控制具有良好的自学习和自适应解耦控制能力。该系统融解耦器和控制器于一体，易于实现，适用于非线性多变量系统的解耦控制。它使解耦后的系统具有较好的动态和静态性能，特别是当根据BP控制规律确定了网络连接权系数的初值时，还能使系统参数快速收敛。     

基于神经网络的PMLSM提升系统动态模型建立与仿真

永磁直线同步电动机(PMLSM)提升系统，在结构上、控制机理上均与传统的提升模式不同。电机存在着铁心开断、三相绕组分布不对称以及运行过程中参数变化较大等因素．采用理想的解析模型难以准确地反映该系统的运动特性。本文运用BP神经网络，建立了该系统的动态模型。侧重介绍了网络的学习算法，模型的构建、训练样本的获取、训练系数的选取等方法。仿真和实验结果表明，该模型比用解析法建立的数学模型更能逼真地反映出PMLSM提升系统的基本运动特性。对该系统的运行特性分析及控制策略的研究都具有实际的应用价值。     

基于BP神经网络整定的PID控制

为了改善传统PID控制器的控制效果，采用BP神经网络对PID参数进行自整定，并对该系统进行了仿真分析。仿真结果表明，采用BP神经网络整定的PID控制器具有良好的控制品质。     

基于PSO算法和BP神经网络的PID控制研究

针对PID控制中的参数整定的难点及基本BP算法收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,提出利用PSO算法的全局寻优能力和较强的收敛性来改进BP网络的权值调整新方法,从而对PID控制的比例、积分、微分进行优化控制。该方法是在基本BP算法的误差反向传播的基础上,使粒子位置的更新对应BP网络的权值和阈值的调整,既充分利用了PSO算法的全局寻优性又较好地保持了BP算法本身的反向传播特点。仿真结果表明基于PSO算法的BP神经网络的PID优化控制具有较好的性能和自学习、自适应性。     

基于BP神经网络PID的漂白温度控制算法的研究

本文讨论了使用BP神经网络PID控制算法,并且将这种控制算法应用在漂白工段的控制当中。利用神经网络自学习能力,在线整定PID控制参数。实践证明BP神经网络PID控制器具有实现简单,适应性强,具有较高的控制精度等特点。     

基于BP神经网络PID算法的风力摆控制系统的设计

随着智能控制技术的发展,将神经网络技术与传统PID控制技术相结合,并应用到控制系统中去已成为一种趋势。在对风力摆控制系统进行需求分析的基础上,针对其具有非线性和参数不确定等特点,提出了基于BP神经网络PID算法的风力摆控制系统的设计方案,将BP神经网络应用到传统PID控制中,设计出了系统的软硬件结构,实现了有效控制风力摆按指定角度画线、指定时间恢复静止和画圆的功能。研究结果表明：采用BP神经网络PID算法的控制系统具有更强的稳定性和控制精度。     

基于神经网络PID控制的自动化测试系统的开发与设计

针对汽车交流发电机性能自动化测试系统中测试对象特性的多样性及测试环境的多变性,在进行测试条件参数调节的过程中,采用改进型BP神经网络PID控制器,实现PID参数的在线自整定,改善自动化测试系统的动态品质,从而有效提高发电机生产线的生产效率.     

基于神经网络的PID自整定控制系统

文章介绍了一种应用神经网络技术建立的PID自整定控制系统,给出了系统结构,详细分析了BP神经网络和RBF神经网络的结构和学习算法。该系统采用3层BP神经网络,其输出为PID控制器的参数;通过变结构的RBF神经网络辨识控制对象,将得到的输出对输入的梯度信息提供给BP神经网络,BP神经网络根据该信息优化PID控制器参数。仿真结果表明,该系统对于参数扰动较大的非线性系统,其收敛速度快、动态响应能力强、稳定性好,且具有较强的鲁棒性和适应性。     

一种基于BP神经网络模型的自适应PID控制算法

本文应用神经网络建寺了系统参数模型,将线性系统时变参数的变化规律转化为神经网络参数模型,反映了参数随状态而变的规律;再结合文献[4]已知模型FPID控制参数的计算,推导出一种更具有应用性的白适应PID控制算法。通过在计算机上对非线性系统仿真,结果表明了这种白适应PID控制算法的有效性。     

基于BP神经网络PID的控制系统研究

该文选取在工业上具有广泛应用的电加热炉为对象。电加热炉系统是一个双输入双输出系统,有耦合,相互影响,相互干扰。针对控制对象强耦合的特点,设计了基于BP神经网络的参数PID控制算法,采用前馈补偿方法实现解耦,通过仿真研究,结果表明该方案控制系统的调节品质比传统的PID控制水平有了明显的提高。     

BP神经网络PID控制器在汽温控制中的应用

通过将BP神经网络和常规PID控制器结合，提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用干主汽温控制，可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性，并能够克服对象在运行中参数变化的影响，获得良好的控制品质。仿真试验表明：所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。     

遗传算法在BP网络PID控制中的应用仿真

为了有效地克服BP网络存在的局限性,即控制效果严重依赖于权值矩阵初始值,对空调系统模型进行了多次仿真,结果权值矩阵初始值的优化点分布与取值区间具有相关性,即在特定优化区间内,满意的权值矩阵初始值数量较多。引用遗传算法全局搜索能力和过程流程图,并引入到BP网络PID控制之中,既利用了遗传算法的全局搜索能力进行权值矩阵区间优化,同时利用BP网络的局部搜索能力与实时处理能力,有效地解决了常规BP网络控制的局限性。仿真结果表明,混合算法优于常规BP网络整定PID控制方法,并可推广到其它BP网络应用领域。