共查询到19条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
2.
针对在非线性、时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性、可解释性的特点;然后又利用神经网络的学习算法,实现了对模糊控制器的参数调整,使控制器具有了适应时变、不确定系统的自学习和自组织能力。针对非线性、时变系统,将此控制器与传统PID控制器对比进行了仿真研究,并应用于啤酒发酵领域,其结果表明,该控制器取得了令人满意的效果。 相似文献
3.
4.
基于PID网络的航空发动机多变量系统解耦控制 总被引:1,自引:0,他引:1
研究飞机发动机稳定性控制问题,由于航空发动机是多变量系统,各同路间存在耦合现象,影响系统稳定性能.为保证飞行可靠性,提出采用PID网络设计航空发动机多变量系统的解耦控制器.根据发动机的工作原理及变量选择的一般原则,利用改进的最小二乘法拟合建立发动机四变量小偏差状态模型,并添加动量PID网络设计航空发动机四变量系统的解耦控制器进行仿真.结果表明,建立的航空发动机四变量系统解耦控制器具有解耦性强、调节时间短、精度高等特点,满足航空发动机控制器设计的要求,为设计提供了科学依据. 相似文献
5.
基于遗传算法的PID神经网络解耦控制 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于遗传算法的PID神经网络解耦控制算法。该算法将遗传算法用于多层前向神经网络的连接权系数的学习。克服了BP算法易陷入局部极值的缺点,并具备PID神经网络控制器结构简单规范、动态和静态性能良好等优点,适用于对非线性多变量系统的解耦控制。 相似文献
6.
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。 相似文献
7.
针对超燃冲压发动机控制通道间的强耦合性及其控制过程的快速性要求,研究设计了超燃冲压发动机分路式PID解耦控制器;该方法采用零极点配置技术,设计了稳定的前馈补偿解耦器,并利用此解耦器对超燃冲压发动机模型进行解耦;对解耦后的控制对象设计了每个控制回路的PID控制器,实现分路式控制;仿真结果表明,所设计的解耦器比静态解耦器更能有效地解决发动机耦合问题,控制器控制效果满足控制精度和快速性要求;该方法简单实用对超燃冲压发动机的控制器设计有借鉴意义。 相似文献
8.
9.
本文介绍了BP算法的基本原理及其实现步骤,并将BP算法应用于神经网络解耦器和PID神经网络的训练中,即本文中各个神经网络的训练算法均采用BP算法,提出了一种神经网络在线解耦控制算法,即将神经网络解耦和神经网络PID控制两者结合,对系统进行解耦控制。将解耦与控制结合,既避免了单独采用自适应PID控制时控制效果不佳的问题,又避免了单独采用解耦时原有控制器不能适应变化后的对象问题。最后对一组双输入双输出耦合系统进行了仿真研究。 相似文献
10.
动物细胞的悬浮培养以细胞增殖快、生产效率高等优势,成为动物细胞大规模培养的首选方式。而动物细胞悬浮培养过程是一个非线性、强耦合的多输入多输出系统,对一些生物参数(如细胞密度、基质浓度和产物浓度)的控制是提高整个生产水平的关键,应用神经网络逆系统方法对动物细胞悬浮培养过程进行线性化解耦控制,根据培养过程的特点,给出了相应的数学模型,并证明了系统的可逆性,利用神经网络的非线性逼近能力辨识出原系统的逆系统,然后串接在原系统前面构成伪线性复合系统,使动物细胞悬浮培养过程线性化解耦成三个子系统:一阶线性细胞密度子系统、一阶线性基质浓度子系统和一阶线性产物浓度子系统,最后设计模糊PID控制器对各解耦后的线性子系统进行控制,避免了传统PID控制器最优参数选取困难的问题。仿真结果表明,神经网络逆系统方法实现了对动物细胞悬浮培养过程的线性化解耦,系统对给定输入实现了高性能跟踪控制。 相似文献
11.
基于神经网络的模糊自适应PID控制方法 总被引:51,自引:0,他引:51
提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器。该控制器综合模糊控制、神经网络与PID调节各自的优点,既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制作用,又具有神经网络的学习和适应能力,同时具备PID控制的广泛适应性,仿真实验表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。 相似文献
12.
为了提高非线性强耦合的两电机变频调速系统的解耦控制性能和鲁棒性能,提出了基于神经网络广义逆系统的二自由度内模控制方法。先对原系统数学模型进行广义逆存在性分析,进而推导出原系统的广义逆数学模型,再用动态神经网络逼近广义逆模型,从而串接在原系统之前组成广义伪线性复合系统,实现系统的解耦线性化与开环稳定,有利于系统的综合。然后对广义伪线性系统引入二自由度内模控制,保证系统的鲁棒稳定性。最后基于S7-300的平台,做了相关的试验研究。结果表明,该方法不但能够很好地实现系统的解耦,而且当系统存在建模误差和负载扰动的情况时,仍能使系统保持高性能的控制。 相似文献
13.
一种基于神经网络的多节点非线性PID队列控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对异步传输模式(ATM)网络可利用比特率(ABR)业务流多数都具有突发性,往往会造成网络过载,甚至引起严重的网络拥塞问题,提出了一种基于BP神经网络的缓冲队列的非线性控制机制并对其进行了抗扰性分析。在多节点的业务流模型基础上,运用OPNET软件对其进行了不同工作条件下的仿真,结果显示,在所设计的控制机制下,网络的有关性能良好。 相似文献
14.
针对具有非线性、大滞后、时变耦合特点的烟叶烤房系统,提出将基于RBF神经网络的智能PID控制器应用于烟叶烤房,并给出控制系统的控制结构和原理。通过算法实现、与常规PID控制的性能比较以及模型参数不确定性等多方面的仿真研究表明:该方法可以实现PID控制参数的自整定,控制效果明显优于常规PID,控制精度高,响应速度快,跟踪性能、解耦性能良好,且对模型不确定性具有较强的鲁棒性,符合烟叶烤房控制系统的设计要求。 相似文献
15.
一种基于BP神经网络模型的自适应PID控制算法 总被引:8,自引:1,他引:7
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。 相似文献
16.
17.
针对低速旋转的滑翔增程制导炮弹存在的俯仰和偏航通道控制耦合性问题,阐述利用基于PID神经网络进行双通道解耦控制设计。首先描述滑翔增程炮弹动力学模型,基于对该模型的分析基础上提出PID神经网络的结构和计算方法,并采用增加动量项的权值修正和自适应可变学习率对其进行改进。在此基础上,通过粒子群优化算法对网络的初始权值进行优化... 相似文献
18.
本文从自适应控制和优化学习算法的角度出发,将传统的PID控制和神经网络BP算法相结合,构造了具有自适应、自学习功能的神经形态PID自适应马赫数控制器(NNCPID)。通过对网络控制模型的训练、学习和系统仿真,验证了该NNCPID控制器在改善马赫数控制性能、提高系统实时性、鲁棒性等方面,具有很大的优越性。 相似文献
19.
基于BP神经网络PID的控制系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文增红 《数字社区&智能家居》2013,(10):6375-6377,6405
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。 相似文献