基于单神经元自适应PID控制器直流调速系统的研究

本文提出了基于单神经元自适应ＰＩＤ控制器的控制策略。仿真研究与实时控制结果表明，该直流调速系统不仅具有令人满意的静，动态性能，而且又具有很强的鲁棒性与自适应性。     

电主轴伺服系统的单神经元自适应PID控制

电主轴感应电动机伺服系统要求有良好的动静态性能.按转子磁场定向的感应电动机矢量控制中转速PI调节器在控制对象参数和工作环境变化时其性能较差.为了改善电主轴伺服系统的性能,提出了用单神经元自适应PID控制器代替传统PI调节器.为了提高单神经元PID控制器的学习能力,将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,实现单神经元控制器的参数优化与在线自调.仿真和实验结果表明,伺服系统不仅具有很好的静、动态性能,而且又具有很强的自适应性和抗扰性.伺服系统可用于航空航天、智能机器人和数控机床等高性能控制系统当中.     

交流调速系统的单神经元自适应内模控制

针对感应电机速度控制器的传统设计方法所存在的缺点,提出了单神经元自适应内模速度控制器.首先依据内模控制原理设计出内模速度控制器,该控制器具有PI结构,但只有一个可调参数,且该参数与控制系统的动态特性直接相关,再利用单神经元对此参数进行实时在线调节,实现了系统的自适应控制.在理论分析的基础上,将此控制器应用到基于数字信号处理器实现的交流电机矢量控制系统中.实验结果表明:该方法是一种有效的实时控制策略,它能使调速系统不仅具有良好的动、静态性能,而且具有很强的鲁棒性和自学习能力.     

具有二次性能指标的单神经元自适应PID控制器及其应用

将二次型性能指标引入单神经元自适应ＰＩＤ控制器中，给出了保证闭环稳定的权系数选择原则，并以高温材料试验机为实例进行控制，获得了满意结果。     

神经元自适应PID控制的闭环调速系统

应用罗克韦尔自动化公司的MicroLogix1000控制器,实现了基于神经元自适应PID控制的闭环调速系统,通过对系统的学习来实现具有最佳组合的PID控制。     

永磁同步电机单神经元自适应PID控制

通过对永磁同步电机数学模型的分析及常规控制方式的研究，利用单神经元自适应PID(Proportional Integral Differential)控制器对永磁同步电动机的转速及转矩进行调节，并进行了大量的仿真分析。研究结果表明，该控制方式具有更好的动态调节特性和自适应能力，而且控制器设计更简单，参数调整方便，易于工程应用。     

单神经元自适应控制传动系统的稳定性分析

文章从非线性控制器的角度，在对单神经元自适应控制器的I／O特性进行分析的同时，运用控制理论中的有关分析工具，深入研究了单神经元自适应控制传动系统的稳定性(或控制策略的收敛性)。实验结果表明，单神经元自适应控制器具有较强的鲁棒性与自适应性。     

单神经元自适应PID控制在大功率整流电源中的应用

将具有自学习功能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,并应用于大功率整流电源控制系统。仿真结果表明,采用单神经元PID控制器的大功率整流电源控制系统,能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的自适应能力和鲁棒性,其控制品质优于常规的PID控制器。     

基于改进单神经元自适应PID励磁控制器

介绍了一种新型的基于改进单神经元自适应比例积分微分(PID)的励磁控制器,使神经元比例系数K在线自适应修正。在动态响应初期,误差较大,K取较大,使系统响应具有快速性;进入稳态后,K取较小,确保系统渐趋稳定。描述了该控制器控制算法。该控制器应用自学习、自适应的控制原理,具有一定处理非线性系统的能力。以单机无穷大系统为例,在Matlab/Simulink环境中进行仿真,结果显示,改进单神经元自适应PID控制器结构简单,基本只需整定1个参数即可达到控制要求,且对于不同工况均有稳定的控制效果,体现出良好的鲁棒性。     

一种单神经元自适应控制方法

介绍了一种单神经元自适应控制的方法,并提出了在线调整的方法。该方法结构简单,便于在分散控制系统中实现。     

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.     

HVDC中单神经元自适应PID控制方法研究

介绍了将具有自学功能的单神经元模型与常规的比例、积分、微分(PID)控制方法相结合,设计的基于单神经元自适应PID控制器。其控制规律是在高压直流输电(HVDC)系统以整流侧定电流的PID为研究对象,将传感器测得的实际直流电流与参考值比较,再将两者误差信号反馈给PID控制器,产生延迟相角信号。依据误差信号的变化调节延迟相角,从而保持直流线路的恒定。所设计的控制器由实际直流电流与电路参考值之差输入到状态变换器获得的3个量作为神经元的输入,并基于Hebb学习规则、联想式学习策略推导出单神经元的权值调整规律和参数整定方法。采用Simulink典型6脉冲桥HVDC系统的整流侧定电流控制模型仿真,实例说明了神经元算法的实现,其设计的控制器效果好。     

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.     

神经元自适应控制器在感应电机矢量控制中的应用

神经网络具有自学习、自适应能力 ,用于控制时可以不依赖控制对象的数学模型 ,神经网络控制器可克服传统PID控制器在电机参数改变时鲁棒性较差等不足。提出了基于神经元的用于感应电机矢量控制的自适应磁链和转速控制器。该设计适用于交流电机矢量控制系统 ,具有结构简单、易于实现、控制性能好、鲁棒性强等特点     

自适应模糊PID控制的异步电机并联运行方法的研究

在单台电机磁场定向矢量控制模型的基础上,运用平均的方法,推导出一个逆变器控制两台电机的磁场定向控制模型.该数学模型在矢量控制思想的核心下,利用定子电流的q轴分量控制电机的平均电磁转矩,d轴分量控制平均转子磁通.由于PI控制在交流调试系统中的局限性,采用模糊控制方法对交流异步电机系统进行控制,给出自适应模糊PID设计过程...     

带智能补偿的模糊PID控制在伺服系统中的应用

对于常规PID及模糊PID控制在交流伺服电机伺服系统控制中的不足,提出一种带智能补偿的模糊PID控制策略,应用于PMSM伺服系统的电流控制中。仿真结果表明,该控制策略能提高系统的控制精度,使系统响应速度快且具有较强的鲁棒性。     

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。     

变速风力发电机组的模糊-单神经元PID控制

对风力发电机组的数学模型及常规PID控制器进行了分析设计,由于变速风力发电机组的转速变化范围很宽,表现出高度的非线性性和时变性,常规的PID控制器难以在全范围内得到理想的控制性能。为此,提出采用单神经元智能控制器来替代常规的PID控制器,以改善机组控制性能。在分析单神经元控制器的结构和控制原理基础上,为了进一步提高单神经元控制器的动静态性能,引入了模糊控技术,实现了单神经元控制器输出增益的参数自整定。在仿真基础上,建立了一套完整的实验系统,对几种控制方法进行了实验研究。仿真和实验结果表明,基于模糊自整定的单神经元控制器可有效地改善风力发电机组的控制性能,具有较强的自适应能力和鲁棒性。