基于PLC的单神经元PID控制器的设计与实现

本文对于大滞后、时变和非线性的复杂系统,常规PID控制显得无能为力。将神经网络与常规PID控制相结合,构成单神经元自适应PID控制器。给出了基于PLC的单神经元PID控制系统结构,重点介绍了单神经元PID控制算法原理,并用结构控制语言编写了单神经元PID控制算法功能块,该控制功能块具有通用性且易于移植。经实例证明,与传统PID控制器相比较,单神经元PID控制器可以显著改善系统的性能。     

单神经元PID控制器研究及仿真

基于单神经元PID控制算法,通过修改神经元控制连接加权系数和合理选择神经元系数,构成PID控制器,在此基础上建立单神经元PID控制器的Simulink仿真模型,并给出仿真实例.     

基于改进单神经元PID算法的盾构推进速度控制

针对盾构推进速度控制中单神经元PID控制器比例系数无法实时调整的难题,引入模糊控制思想,设计了一种改进的单神经元自适应PID控制器。通过模糊控制规则对神经元比例系数进行在线修改,实现了比例系数的自适应调整。仿真结果表明改进的新型控制器提高了系统的快速性、鲁棒性。     

单神经元PID算法在过热蒸汽温度控制中的应用研究

研究了单神经元自适应PID控制器算法及在加权系数中引入了二次型性能指标的改进算法.将两种算法用于过热蒸汽温度的控制中,并与常规PID控制算法进行比较,通过在MATLAB/SIMULINK仿真,结果表明改进算法明显优于其他两种算法,说明该算法具有优良的控制性能.     

一种变结构单神经元--Smith预估控制在再热汽温中的仿真研究

本文针对300MW机组喷燃器倾角-再热汽温被控对象,具有大迟延和参数时变,而难于控制的特点,提出了一种基于变结构的单神经元-Smith预估控制算法,该控制算法采用Smith预估控制克服被控对象的大迟延特性,采用变结构的单神经元PID控制提高对被控对象参数变化的自适应能力,提高控制系统的响应速度,并抑制被控参数严重超调.仿真试验表明该控制算法具有良好的控制品质,抗干扰能力和鲁棒性,综合性能明显优于常规的PID控制.     

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。     

水轮机调节系统的模糊神经控制

水轮机调节系统的被控对象是一个时变、非线性和含非最小相位环节的复杂系统,因而寻求一种好的控制算法来提高控制系统性能是很有必要的.这里提出了两种改进后的模糊控制和神经控制连续性智能权函数模糊控制和定增益单神经元PSD控制,仿真分析表明其具有良好的控制性能,且优于常规PID控制.     

神经网络在气动机械手控制器中的应用

气动机械手控制系统是一个非线性系统,采用常规的PID控制方法难以获得较好的控制效果.将具有自学习和自适应能力的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合,设计了单神经元自适应PID控制器,并将其应用于机械手气动压力伺服系统中,控制器采用DSP实现.运行结果表明,该控制器能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器.     

单神经元PID液位PLC控制应用

论述单神经元PID算法及其仿真.在S7-300 PLC上完成单神经元PID控制器的设计,并已应用于实际液位控制系统,获得满意的效果.通过与传统PID控制比较,分析单神经元PID控制算法的优越性.     

一种改进的单神经元PID控制器

传统的单神经元PID控制器的神经元比例系数K选择过大,则超调量变大,系统不稳定;而K值选择过小,则系统的快速性变差.针对这一问题,本文提出一种改进的单神经元PID控制器,K值随系统的误差进行在线调整,并进行了仿真.仿真结果表明,该控制器比传统的单神经元PID反应要快,控制效果良好.     

基于结构改进Smith预估单神经元PSD的长时延NCS研究

针对长时延网络控制系统（NCS）中存在时延和被控对象等问题,提出了一种新型结构改进Smith预估单神经元PSD控制器.新型控制器由结构改进Smith预估器和单神经元PSD控制器组成,结构改进Smith预估器通过对传统Smith预估器模型结构上的改进,避免了建立网络时延的预估模型,无需对网络时延进行在线测量、估计或辨识,补偿了网络时延对系统的性能带来的影响;单神经元PSD控制器解决了结构改进Smith预估器的模型失配问题,通过Matlab环境下的TrueTime工具箱对NCS进行仿真实验,并对传统PID控制方法、结构改进Smith预估PID控制方法和结构改进Smith预估单神经元PSD控制方法进行了仿真比较.研究结果表明,该新型控制器有效地补偿了网络时延对NCS的性能带来的影响,在模型失配情况下具有良好的鲁棒性和适应性,是对长时延NCS-种可行且有效的控制方法.     

泵控马达调速系统单神经元PID控制参数优化的改进算法

针对常规PID控制的不足以及泵控马达调速系统动态性能差的特点，提出了一种基于单神经元的自适应PID控制器．并结合误差二次型最优控制理论对单神经元的性能指标进行改进，推导出相应的单神经元输入权值调整算法。仿真结果表明，改进的单神经元自适应PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，其控制效果明显优于常规的PID控制器，将其应用于泵控马达调速系统是行之有效的。     

电子万能材料试验机单神经元PID控制器研究

在分析传统PID控制的基础上,提出将单神经元PID控制应用于电子万能材料试验机的控制上.对其结构和控制算法进行研究,并利用MATLAB/SIMU LINK对电子万能材料试验机传统PID控制和单神经元PID控制进行仿真研究,结果表明单神经元PID控制更有利于电子万能材料试验机实现恒力、恒位移和恒变形控制.     

基于单神经元PID新型多能源烟草烤房控制系统的研究

在烟草烤房系统中,由于难以建立精确的数学模型,常规的PID控制方法很难兼顾烤房控制系统的动态品质和稳态精度之间的矛盾关系。本文应用智能控制理论,提出了一种基于单神经元PID控制方法,充分利用单神经元网络自适应、自学习和PID控制结构简单、鲁棒性强的优点;利用西门子PLC实现烤房的智能系统,通过MODBUS-RTU通信的方式进行数据采样,其控制结构优于普通自动控制方法;该系统弥补了常规PID控制在非线性、时变及滞后的系统中的不足;实验与运行表明,烤房的温湿度控制精度与烟叶烘烤质量均得到了显著提高。     

金刚石压机压力误差补偿的PID控制研究

金刚石压机压力控制系统性能的好坏决定了金刚石的合成品质,该液压系统是一个精度要求高、易受干扰、响应滞后的复杂机电液耦合系统,很难建立一个全程精确的系统模型。提出一种加入补偿因压力损失导致顶锤位移产生的误差,并结合单神经元PID的控制方法。采用位移传感器测量压机液压缸的有效行程,反馈至单神经元PID控制系统,引入有监督的Hebb性能学习指标,通过不断学习,自动调节PID控制器权值来提高跟踪精度。仿真实验表明,该控制方法易于处理器的编程,自适应性强,对系统的改进是有效的。     

MATLAB环境下的单神经元自适应实时控制系统

利用神经元模型和自学习功能构成自适应PID控制器，在Madab实时开发环境xPC Target下建立液位实时控制系统。给出了单神经元自适应PID控制器的结构和控制算法，介绍了基于xPC Target的快速原型设计方法，即通过拖拉Simulink模块搭建被控对象的实时原型，同时以神经元自适应PID控制器完成系统的实时控制。为检验控制效果还采用了PID控制器进行液位实时控制。最终结果表明：单神经元自适应控制能克服传统PID控制器不稳定的缺点，使系统具有较好的稳定性。     

基于SIMULINK-S函数的联合站脱水单神经元PID仿真

集输联合站的油水分离是保证产出原油质量的关键工艺过程。该文在对油水分离沉降过程动态特性深入研究的基础之上,给出了其数学模型。单神经元PID控制具有自学习和自适应能力,在一定程度上解决了传统PID调节器不易在线实时整定参数的不足,提高了控制器对系统和环境变化的适应能力。 SIMULINK中可用S-Function方便灵活地构建各种自定义仿真模型。该文使用SIMULINK中的S-Function Builder模块以快速构建单神经元PID控制模块,并在SIMU-LINK中对单神经元PID控制方案进行了仿真研究,仿真结果表明该算法可获得更好的调节质量。     

基于ARM的自适应PID控制器的设计

设计了基于ARM的自适应PID控制器,采用改进后的单神经元PID控制算法,该控制算法具有良好的自适应能力,对线性、非线性、滞后的系统都有较好的控制效果。并通过VB6．0编程,以良好的人机交互界面实现了控制参数的在线调整。     

基于单神经元PID的液压变桨距控制系统的设计

提出的单神经元-PID液压变桨距控制方法,结合了单神经元自适应性,自学习,结构简单,权值学习时间短,计算量小,鲁棒性强等优点,并通过实验,对该控制方法进行了验证,证明了其相比常规PID控制的优越性,能更好地满足风力变桨距系统的非线性,参数时变性的要求。     

基于改进型灰色预测大时滞过程的自适应PID控制研究

针对传统PID控制对大时滞控制效果不佳的情况,提出一种基于改进灰色预测模型的自适应PID控制系统。采用等维新信息、改变初始条件和精指数拟合法对G（1,1）模型进行改进,将改进后的G（1,1）模型与传统PID结合,组成灰色预测控制系统。用预测结果代替被控对象测量值,克服了大时滞系统控制效果不能及时反馈的不足,并在控制运算中,沿二次型性能指标的负梯度方向对加权系数进行在线修改,实现了自适应PID的优化控制。仿真结果表明了该预测控制算法的响应速度快、鲁棒性强,有较好的适应性。