改进型单神经元PID控制多电机同步传动系统

通过分析传统多电机同步传动系统的不足，引入了一种改进型PID智能控制策略。用同一给定转速作为系统的主令参考信号，采用单神经元自适应PID控制算法对各台电机的转速环PID参数进行自整定，并加入前馈补偿环节，以消除负载扰动带来的转速误差。仿真结果表明，该方法不仅能使系统保持良好的跟随性能，而且大大降低了系统中某电机负载发生变化引起的同步误差现象，较传统的PI控制具有更好的动、静态特性。     

基于RBF神经网络的开关磁阻电机单神经元PID控制

论文提出了一种基于径向基函数（radial basis function）神经网络在线辨识的开关磁阻电机（SRM）单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。并构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识。建立其在线参考模型．由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。样机的实验结果表明，文中所提出的基于RBF神经网络辨识的开关磁阻电机单神经元自适应PID控制方法，通过在线辨识建立了过程模型并为神经元控制器提供了梯度信息，达到了在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好。     

开关磁阻电机直接转矩单神经元PID设计

介绍了单神经元PI复合控制的开关磁阻电机调速系统的新方法,利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器.仿真结果表明,这种复合控制方法解决了常规控制方法因电机数学模型难以精确确定而无法确定控制参数的问题,克服了常规PI控制存在静差、无抗干扰能力的缺点,解决了系统上升时间与超调的矛盾.     

基于偏差耦合的多电机单神经元同步控制

永磁同步电动机是一个多变量、非线性、高耦合的系统,而现有的多电机同步控制策略难以满足高精确度的同步控制要求。基于在d-q坐标系下的数学模型,采用id=0的转子磁场定向矢量控制方式,对正弦波永磁同步电机进行建模;基于相邻偏差耦合的控制结构,利用单神经元PID控制方法设计一种结构简单的多电机控制策略。与相邻偏差耦合的传统PID控制策略进行的对比仿真表明,该控制策略具有较高的同步精确度和较强的鲁棒性。     

永磁同步电机前馈补偿和单神经元PID控制北大核心

针对应用在电梯行业的永磁同步电机控制系统的鲁棒性差、抗扰动能力不强等问题,提出一种负载转矩前馈补偿和单神经元PID相结合的永磁同步电机矢量控制方案。同时采用负载转矩前馈补偿策略和单神经元PID控制,一方面将观测的负载转矩反馈到电流调节器的输入端,对负载扰动进行前馈补偿,增强了系统的抗扰动能力;另一方面实时调节控制参数,增强系统转速控制的鲁棒性。仿真和实验结果表明,负载转矩前馈补偿和单神经元PID的组合控制,可以增强系统的鲁棒性,提高系统的抗扰动能力。     

神经元自适应PID控制在开关磁阻电机中的应用

针对开关磁阻电机的特点，提出了神经元自适应PID控制的策略，理论和仿真结果表明，神经元自适应PID控制比常规PID控制具有更好的性能，证明了神经元自适应控制方法在开关磁阻电机系统中应用的可行性和可靠性。     

用于TCSC阻抗控制的单神经元自适应PID控制方法

可控串补(TCSC)的阻抗控制是整个串补装置成功与否的关键,而P1D控制是最为常用的阻抗控制方法.分析了常规PID控制在命令阻抗从同一阻抗阶跃到不同阻抗时鲁棒性不好的原因,探讨了PID参数在线调整的必要性.通过大量的数字仿真,总结出了PID控制参数与命令阻抗的规律:PID控制参数与阶跃响应前的阻抗状态无关,而与命令阻抗有关;闭环PID控制应作用于响应特性较慢的高阻抗运行区,命令阻抗越大,控制器的积分和微分环节作用越应加强,比例环节的作用越应减弱,命令阻抗越小,控制器的积分和微分环节的作用越应减弱,比例环节的作用越应加强.提出了用于TCSC阻抗控制的单神经元自适应PID控制方法.该方法通过自适应神经元对PID参数进行调整,与常规PID控制的仿真结果比较表明,该方法具有较好的鲁棒性,适用于不同的命令阻抗,具有较强的实用性.     

丁二烯加工过程单神经元PID结合Smith补偿控制

针对某石油化工厂丁二烯生产线温度采用模糊PID控制方式存在的不足,通过改用单神经元PID控制并结合在线参数自适应Smith补偿方案实现温度实时控制。仿真分析表明:系统超调减小,调节时间缩短。     

基于改进型单神经元自适应PID的改性塔压力控制器

本文通过采用单神经元自适应PID控制技术来处理粉状炸药连续生产工艺中改性塔压力的控制问题,着重研究了单神经元自适应PID控制器的设计以及对算法的改进。并通过MATLAB进行了仿真,将单神经元自适应PID控制算法与常规PID控制算法进行了比较,结果表明单神经元自适应PID控制效果远远优于常规PID控制算法。     

钢球磨煤机的改进型单神经元PID自适应解耦控制系统

针对钢球磨煤机(球磨机)制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出了改进型单神经元PID自适应解耦球磨机控制系统.在单神经元控制器中,单神经元的权值采用有监督的Hebb学习规则在线训练,单神经元的比例增益和学习速率采用在线调整;神经元的结构采用积分分离PID方法进行结构变化.Matlab/Simulink仿真结果表明,该控制方法比传统PID控制方法有更好的控制品质,其具有跟踪快、鲁棒性强、解耦好等优点.较好地解决了球磨机系统的时变性、耦合性等问题.     

基于改进单神经元PIDR的SVG电压调节器

为了提高传统电压调节器的自适应能力,改善其动态调节效果,提出了一种新的单神经元自适应PID控制器的改进算法,并将其应用于SVC控制系统的电压调节系统中。误差较大时,K取大值,确保系统响应的快速性;误差较小时,K取小值,确保系统渐趋稳定。采用MATLAB的S-函数编写了该控制器算法的M语言程序,并在MATLAB/simulink环境下进行了仿真实验。仿真结果表明,基于改进单神经元自适应PID电压调节器的控制系统响应速度快,调节时间短,超调量小,系统动态性能及稳态性能良好。     

基于单神经元自适应PID的超声波电动机转速控制

超声波电动机是一种依靠振动和摩擦来传递运动的新型微电机.从工作原理来看,超声波电动机是一个高度非线性系统,采用经典PID控制无法取得理想的控制效果.设计一种单神经元自适应PID控制器,用于超声波电动机转速控制研究,取得较好的试验效果.     

静止无功补偿器的改进单神经元PID控制系统的研究

提出了一种单神经元PID控制系统的改进算法,实现了神经元比例增益K(k)和学习速率η_i(k)的在线自适应调整功能。该控制系统算法编写的M语言程序,采用Matlab的S函数,将应用到静止无功补偿器(SVC)的控制系统中在Matlab/Simulink环境下进行了仿真。仿真结果表明,基于改进单神经元PID的SVC控制器具有响应速度快、调节时间短、动态性能和稳态性能好等优点。     

单神经元PID控制器永磁同步电机调速系统

为了改进传统PID控制的永磁同步电机调速系统性能,设计了单神经元PID控制器对其进行速度控制,并结合具体研究对象和控制要求,进行了仿真分析和实验。仿真分析和实验结果表明,采用单神经元PID控制器的调速系统具有更好的启动性能、动态性能和鲁棒性,而且该控制器设计简单、参数易于调整,非常适合实际应用。     

永磁同步电机单神经元模糊PID控制

永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统结构复杂、系统运行时参数摄动,严重影响了系统的性能.针对这一问题,设计了一种基于模糊调节单神经元增益的自适应PID控制器,将其应用于PMSM的转速控制.在MATLAB平台上得到的仿真结果表明,采用这种控制器的PMSM矢量控制系统具有一定的优越性.     

基于二次型单神经元PID的静止无功补偿器控制系统仿真

针对传统PID控制器自适应性差、调节时间长的问题,设计了一种基于二次型单神经元PID的SVC控制系统电压调节器,并在Matlab/Simulink环境下对SVC控制系统进行了仿真试验。仿真结果表明,基于二次型单神经元PID的SVC控制系统,响应速度快,超调量小,自适应能力好,系统动态和静态特性良好。     

同步电机调速系统的神经元控制方法

为改进传统PID控制的水磁同步电机凋速系统性能,设计r单神经元PID控制器对其进行速度控制,并结合具体研究对象和控制要求,进行了大量的仿真分忻和实验。仿真分析和实验结果表明,采用单神经元PID控制器的调速系统具有更好的启动性能、动态性能和鲁棒性,向且该控制器设计简单、参数易丁调整,适合实际应用。