单元机组模糊免疫自适应PID控制器的设计

针对火电单元机组的多变量、时变和非线性特性,应用免疫反馈系统的原理和模糊控制理论设计了一个模糊免疫自适应PID控制器。对控制器中的比例系数kp采用免疫控制器调节,用模糊规则分别对ki,kd进行在线整定。结果表明,模糊免疫自适应PID控制器具有响应速度快、鲁棒性强等优点。     

神经元微分先行PID控制器的研究

文中给出从微分先行PID算法派生出的神经元PID控制器，并利用MATLAB／SIMULINK仿真软件对该控制器在电加热炉中的应用进行仿真研究。仿真结果表明，神经元微分先行PID控制不但具有微分先行PID控制的优点而且还具有神经元自适应控制的特点。     

神经元自适应 PID 控制器的研究

利用神经元的自学习功能构成了自适应ＰＩＤ控制器；分析了神经元自适应控制系统的稳定性和学习算法的收敛性，并给出仿真结果     

单神经元自适应PID控制器在主动磁悬浮系统中的应用研究

针对主动磁悬浮控制系统的非线性、开环不稳定性、参数不确定等特点,设计了单神经元自适应PID控制器。以主动磁悬浮系统中的转子实际位置和平衡位置之间的偏差作为神经网络控制器的一个输入信号,引入有监督的Hebb学习规则,推导出Kp、Ki和Kd与加权系数之间的关系。通过对加权系数的调整来实现自适应,控制器的输出信号调节电磁铁线圈中电流的大小,从而调整了转子的位置。仿真结果表明,单神经元自适应PID控制器能极大地改善系统的稳态性能和动态性能,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。     

时变大时滞神经元自适应预测PID控制器

本文提出一种克服时变大时滞,扰主被控制过程参数时变的神经自适应预测ＰＩＤ控制算法。该算法利用预测控制克服时滞,利用智能方法优化ＰＩＤ控制器的参数。     

定型机中单神经元自适应控制器的应用

介绍用PLC控制定型机张力的工作原理及PLC控制系统的组成：基于神经网络控制器(NNC）处理非线性方面问题的优势，提出了用单神经元自适应PID控制器及其算法实现对张力的控制；实验证明，利用这种算法对张力控制品质优于常规的PID控制器。     

一种改进的神经元自适应PID控制器研究

在神经元自适应 PID控制器的基础上 ,提出了一种改进的神经元自适应 PID控制算法 .     

基于神经元的PID学习控制器

常规PID调节方法工程上用得很成熟。对已知的控制对象结构和参数,只要确定相应的调节器参数,便可以很好地发挥调节作用。这种方法简单有效且易实现,广泛用于过程控制及工业机器人的控制中。但绝大多数的应用场合控制对象的数学模型难以建立,参数更难以精确测出,况且控制对象的结构参数还会发生变化,以上情形,PID难以很好地发挥调节作用,其适应性差。     

一种改进的神经元自适应PID控制研究

在神经元自适应PID控制器的基础上,提出了一种改进的神经元自适应PID控制算法。     

模糊自适应在线调整PID参数控制器

对于现实的控制对象通常是一个较为复杂的被控对象，存在大惯性，纯延迟，参数时变等一系列特点．对他们进行控制仍是现在的一大难点和热点，但是从模拟PID，数字PID到最优控制，自适应控制，再发展到智能控制，每一步都使控制的性能得到了改善，鉴于上述各种控制方法的优点．本文针对上述系统提出了模糊自适应PID控制。并对其进行了仿真，证明该方法的有效性．     

变频泵控马达调速系统单神经元自适应PID控制

针对大惯性负截变频泵控马达调速系统动态性能差的特点，提出了采用不必基于模型的单神经元自适应PID控制。介绍了单神经元自适应PID控制器的结构和算法。仿真结果表明，单神经元自适应PID控制器较常规PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，对模型失配和负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性，而且不论是在加速段、等速段还是减速段，都具有较好的跟踪效果。     

PID自适应调整增益的神经元非模型控制

针对具有不确定开环增益的被控对象,提出了ＰＩＤ自适应调整控制器增益的神经元非模型控制方法,对某造纸机进行了实例仿真研究,结果表明,非模型控制方法具有强的鲁棒性和满意的控制品质     

单神经元PID的波浪补偿系统自适应控制与仿真

针对一种新型主动式波浪补偿系统的机、电、液非线性控制问题,以经典PID为基础,提出了一种利用单神经元结构加以实现的智能PID控制算法。基于二次型性能指标,推导出单神经元输入权值参数自调整算法,并采用积分分离的方法对其进行了改进。将控制算法应用到波浪补偿系统的控制中,在Matlab环境下进行仿真,仿真结果验证控制器有效,单神经元PID控制克服了传统PID控制的不足,有效地改善了控制性能。     

深冷处理系统的自适应模糊PID控制方法研究

深冷处理能极大提高工模具的耐磨性,延长其使用寿命。本文介绍了使用液氮做冷源的深冷处理控制系统的构成。由于该类型冷源的压力波动不能精确控制,影响深冷处理的效果,因此笔者提出了深冷处理系统的模糊PID的自适应控制方法。实验表明:在外界条件稳定时,模糊PID控制器同普通PID控制器效果相当,但在外界条件发生变化时,模糊PID控制器具有更快的响应速度和更好的控制精度。     

基于模糊自适应PID控制的桥式起重机定位防摆研究

指出了一种基于模糊自适应PID控制的桥式起重机定位和防摆方法,通过找出偏差和偏差变化率与PID控制器3个参数之间的模糊关系,在运行中跟踪误差信号来动态改变控制器参数,以满足不同的偏差和偏差变化率对控制参数的不同要求,从而使被控对象有良好的动静性能。仿真结果表明了该方法的可行性及较好的鲁棒性。     

Design and Simulation of Single Neuron Adaptive PID Controller

The purpose of this paper is to design a neuron adaptive PID controller based on the theory of intelligent control of the extensive research on the characteristics of neurons,neurons and PID controller.Artificial neurons have the adaptive,parallel processing,self-learning,and more fault-tolerant characteristics.When the artificial neurons are used to control the process,the system will enabled to ensure that the accused has strong anti-interference capability and robustness.     

基于神经网络的微分先行PID控制器的研究

微分先行PID是理想型PID改进中的一种,它适合于给定值频繁变化的情况。但是传统的PID控制器在实际的工业生产过程中,对具有非线性、时变不确定等特性的系统控制效果并不理想。神经网络与之结合是很好的一种解决方法     

基于神经网络PID的智能温度控制器的设计

采用具有自学习能力的BP神经网络与传统PID相结合的智能控制算法对温度对象实施控制，该算法简单、易于实现。最后设计出了基于该算法的单片机智能温度控制器，仿真试验证明该控制器具有较好的控制效果和应用前景。     

单神经元PID在多电机控制中的应用

本文通过对多电机同步控制的原理及其特点分析,设计了具有自学习和自适应能力的单神经元PID同步控制器,建立了单神经元PID控制规则,提出了多电机同步控制的单神经元PID学习算法。系统仿真结果表明,运用单神经元自适应PID控制器能有效实现多电机同步控制,收敛速度较快,鲁棒性较好,且抗干扰能力强。最后,基于MCF5235微控制器,通过VxWorks实时嵌入式操作系统,应用于四轴同步控制系统,结果表明单神经元自适应PID同步控制器能大大增强系统的动态性能,有效缓解负载带来的同步误差,在相同扰动情况下,该方法能更好的使多电机以一定速度同步运行。