磁轴承BP神经网络PID控制算法研究

针对传统PID控制算法难以解决磁悬浮系统非线性的问题,设计一种BP神经网络PID控制算法。通过仿真分析与试验研究,比较普通PID控制算法与BP神经网络PID控制算法对磁悬浮系统的实际控制效果。研究结果表明：BP神经网络PID控制算法可以改善磁悬浮系统的静动态性能,并使系统具有自学习、自适应的能力。     

基于共轭梯度法的改进型BP神经网络PID控制算法

针对常规BP神经网络PID控制器存在收敛速度慢和易陷入局部极小的缺点,提出一种基于共轭梯度算法的改进型BP神经网络PID控制器,采用Polak -Ribiere线性搜索方法,对传统BP神经网络PID控制器进行改进,加快了网络训练速度,避免网络陷入局部极小.在Matlab平台下实现算法程序,仿真结果表明该改进控制方法的有...     

线性预测模型BP神经网络PID控制算法的研究

针对经典PID控制参数整定困难和基本BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出一种基于线性预测模型BP神经网络的PID控制方法,重点阐述算法过程。最后在MATLAB软件上进行仿真,仿真结果表明该控制算法是有效的。     

主动磁悬浮轴承的神经网络 PID 控制研究

提出一种神经网络ＰＩＤ控制方案,利用一个两层线性神经网络构造ＰＩＤ控制器,成功地实现了主动磁悬浮轴承的静稳定控制,试验表明了其良好的控制品质。     

磁气组合轴承的模糊PID控制算法设计

为了提高磁气组合轴承的动态性能,利用模糊控制可对PID参数实时自调整的特性,研究了应用于磁气组合轴承的模糊PID控制算法.仿真结果表明,模糊PID控制算法可有效改善系统的调节时间和超调量,使磁气组合轴承具有良好的控制精度.     

神经网络PID控制器在轴承试验台液压加载控制中的应用

采用改进型BP神经网络与传统PID相结合，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神经网络在线自整定PID控制，仿真结果表明，系统具有良好的动态性能和稳态精度。     

基于BP神经网络PID控制的AGV调速系统仿真

为了研究AGV小车的调速系统的优化设计方法,给定某款AGV的设计要求和主要参数,选择合适的直流电动机和电枢回路.利用MATLAB中的simulink模块,搭建AGV的双闭环直流调速系统控制模型,研究该系统的稳态特性.将BP神经网络参数自整定PID控制器应用到该调速系统中.结果表明:在两种调速系统的稳态转速均达到设计转速...     

一种基于BP神经网络的模糊PID控制算法研究

提出了一种基于神经网络自学习和并行处理的能力。利用模糊控制对未知模型不精确控制的功能来设计的PID控制算法,仿真实例表明能较好地实现PID控制器参数在线调整和优化。     

基于BP神经网络的PID智能温度控制器设计

PID控制被广泛应用在工业过程控制领域,但是在实际应用中往往具有非线性、时变不确定性,导致PID参数整定难以达到最佳控制要求。本文将神经网络技术应用于PID控制中,利用神经网络具有的非线性函数逼近能力,通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制,并将研究结果用于单片机温度控制器,效果良好。     

主蒸汽温度的BP神经网络PID控制系统的研究

针对火电厂主蒸汽温度系统大惯性、大迟延、非线性的特点,常规串级PID控制难以取得满意的调节效果,为了改善常规PID控制的不足,文章在研究BP神经网络的基础上,把BP神经网络PID控制应用到主汽温控制系统中。运用matlab仿真,结果表明,与传统控制相比BP神经网络PID控制算法有效减小了系统的超调量,提高了系统的响应速度,在主汽温控制系统中具有很好的控制效果。     

基于改进型BP神经网络PID控制器在转台系统中的应用研究

为改善转台系统性能,针对传统的PID控制参数难以获得较理想的控制效果,设计了一种基于改进型BP神经网络的PID控制器。介绍了PID控制器的结构和BP神经网络算法描述,利用最小二乘法和神经网络建立被控对象的预测数学模型,并用该模型所计算的预测输出取代预测输出的实测值,对基于BP网络的PID控制器的权值调整算法进行改进。以某转台模型为对象,建立了转台控制系统的数学模型并对其进行仿真。仿真结果表明,改进型BP神经网络PID控制器具有良好的控制效果,跟踪精度高、性能稳定及鲁棒性强,能更为有效地应用到转台系统中。     

基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断研究

通过对滚动轴承振动信号的分析处理，提取能够反映轴承运行状态的特征量作为BP神经网络的输入，并用BP算法对该网络进行训练，利用神经网络的智能性来判断轴承所属的故障类型。仿真结果表明，该方法实用有效。     

基于BP神经网络模型的磁悬浮水泵PID参数优化

为了设计动态性能更优的磁悬浮水泵磁轴承支撑系统,本文利用多功能磁悬浮试验平台,通过整定磁轴承PID控制参数实现了转轴的5自由度稳定悬浮,然后随机选取径向磁轴承B的Y方向进行辨识试验,建立了其控制系统被控对象的BP神经网络模型,并采用Simulink进行PID参数优化,最后模拟磁悬浮水泵3种不同工况进行控制仿真对比。使用优化参数的系统仿真结果显示系统响应更快,试验结果表明,0~4000 r/min慢扫频过程中,转子X、Y方向位移分别降低了32.9%和24.1%,试验结果为磁悬浮水泵的PID参数优化提供了一种方法。     

基于改进神经网络ID算法的温度控制系统

针对温度控制难题,提出了基于共轭梯度算法改进的BP神经网络PID控制算法,并在温度控制系统中进行了仿真;结果表明,该控制器能够实现较好控制效果。     

基于改进BP神经网络算法的PID参数整定

BP神经网络对PID参数整定的标准算法虽然能较好地解决PID参数整定的问题,但还存在不足,在迭代过程中不能保证最终得到的解是全局最优解,而且收敛速度很慢.为了解决这个问题,本文对PID的参数整定采用了基于DFP矫正拟牛顿法的傅里叶神经网络算法.试验表明,这种改进方法是有效的.     

基于改进粒子群算法的神经网络PID控制研究

BP神经网络PID控制是利用BP神经网络的自学习和逼近任意非线性函数功能,对PID控制器的三个参数进行在线整定,但网络初始权值的选取困难.采用改进的PSO算法优化BP神经网络的初始权值,并对基于PAO算法的BP神经网络PID控制进行仿真实验.仿真结果表明,PSO算法使得网络初始权值的选取比较快速,系统的性能有所提高.