二次型性能指标单神经元PSD控制器及仿真

将二次型性能指标引入单神经元ＰＳＤ控制器中,使其成为具有神经元自适应ＰＳＤ的最优控制器,提出了改进后的新的学习算法,分析了其稳定性和收敛性．仿真结果表明,改进后的控制器在稳定性和快速性方面较原控制器都有很大的改善．     

直流调速系统单神经元自适应速度控制方法

针对直流调速系统，将单神经元自适应PID控制器与负载观测器有机结合，提出了一种基于单神经元的自适应速度控制方法．仿真结果表明，该法不仅结构简单、易于实现，而且克服了单神经元自适应PID控制器抗负载扰动能力不足的缺点，在电机参数变化和负载突变时都具有较好的控制性能．     

基于混沌蚁群算法塑料挤出机温度控制系统

为了使 ＰＩＤ参数自适应调整,同时使得系统输出响应具有较好的动态和稳态性能,并在干扰作用下可自动整定 ＰＩＤ参数,使系统输出稳定在目标值,采用智能算法结合 ＰＩＤ控制原理,设计了一种 ＣＡＳ算法与 ＰＩＤ控制相结合的控制器用于塑料挤出机温度控制。借助 Ｍａｔｌａｂ软件建立控制器仿真模型,同时和增量 ＰＩD控制器进行控制效果对比。实验结果表明：在干扰作用下,ＣＡＳ ＰＩＤ参数自适应调整,通过修改 ＰＩＤ参数使得系统输出稳定在目标值;采用 ＣＡＳ ＰＩＤ控制器的温度控制系统鲁棒性强,将 ＣＡＳ ＰＩＤ控制器应用于塑料挤出机温度控制,可以在一定程度上提升挤出半成品质量和挤出机械的智能化水平。     

异步电动机的单神经元模糊自适应控制

针对异步电动机矢量控制中PI控制器自适应能力较弱的问题,提出了用单神经元模糊自适应控制器代替转速PI调节器和磁链PI调节器的方法,并基于梯度下降法和单神经元自适应模糊控制原理,将增量式PI控制算法和单神经元自适应学习规则相结合,通过模糊控制修正单神经元的比例系数,提高单神经元模糊自适应控制器参数在线调整能力。为验证单神经元模糊自适应控制器的性能,对系统进行仿真实验。仿真结果表明,采用单神经元模糊自适应控制策略,其控制效果优于传统矢量控制,系统的动态和静态性能比较好,而且控制器对电动机转子电阻变化有较好的鲁棒性。该控制方法具有较好的控制性能,使异步电动机控制系统具有较强的自适应能力。     

PSD自适应控制算法应用于变频调速恒压供水系统中的研究

一种无需辨识模型的自适应ＰＳＤ算法应用在变频调速恒压供水中，ＰＳＤ算法可适应任何管网特性而具有良好的控制效果。     

无刷直流电动机控制系统的单神经元控制器

为了克服电机非线性、变参数的影响,本文研究了适用于无刷直流电动机控制系统的单神经元自适应ＰＩＤ控制器。对线性和非线性单神经元自适应ＰＩＤ控制器的分析和仿真表明线性单神经元控制系统具有响应快、鲁棒性强、自适应好等特点,易于实现实时控制。     

采用人工神经元的智能PID控制

采用单个人工神经元构成智能ＰＩＤ控制器．以系统的误差信号作为神经元的输入，神经元的权系数相当于传统离散ＰＩＤ的比例、积分、微分系数，神经元的输出为实际控制信号的修正值．利用ＢＰ学习规则在线修正神经无权值，以便能够获得在线自动寻优，调整ＰＩＤ控制器参数．该方法适用于被控系统模型未知、非线性严重和参数变化较大的场合．本文对一非线性系统进行了仿真，结果表明该控制器具有很强的自适应和自学习能力．     

直流调速系统单神经元自适应速度控制方法

针对直流调速系统,将单神经元自适应PID控制器与负载观测器有机结合,提出了一种基于单神经元的自适应速度控制方法.仿真结果表明,该法不仅结构简单、易于实现,而且克服了单神经元自适应PID控制器抗负载扰动能力不足的缺点,在电机参数变化和负载突变时都具有较好的控制性能.     

一种记忆元网络自适应控制方法

本文提出了一种神经网络自适应方法。该方法采用记忆元网络采用记忆元神经网络进行对象模型辩识,用单个神经元实现了自适应ＰＩＤ控制器。被控对象输出误差经记忆元辩识网络反传后得到控制器的输出误差,以此修正控制器网络权值,由于记忆元网络无需引入延迟算子,能够逼近任意阶线性动态,保证了模型辩识的精度和误差返传的精度,神经元ＰＩＤ控制器具有极为简单的结构与算法,保证了自适应控制的实时性,大量仿真结果表明该方法可     

蒸汽发生器单神经元自适应PSD控制策略研究

蒸汽发生器水位是核动力装置安全运行的重要参数，为了将水位更好地控制在要求的范围内，采用PSD控制规律，结合自适应和单神经元的智能控制方法，研究一种采用递进式学习方法的神经元自适应控制算法，设计了蒸汽发生器水位单神经元自适应PSD智能控制器。这种控制器能较快的控制抑制住水位的变化幅度，具有超调小、衰减快、过渡时间短、无静差的优点，具有很好的适应性、鲁棒性。     

连续消毒塔系统的自适应模糊PID控制

本文提出的自适应模糊ＰＩＤ控制器，是在传统的模糊ＰＩ控制器基础上增加了具有预测作用的模糊ＰＤ控制和性能指标监督的适应性控制，使系统的控制性能大大提高，且保持了控制器结构简单和易于实现的优点。仿真研究表明了该方法的有效性。     

机器人视觉闭环控制系统中控制器的设计

本文探讨了ＪＴＲ－Ｉ型机器人关节控制器和视觉控制器的设计和实践，研究了机器人关节的模拟控制器和数字控制器的设计；提出了视觉控制器的常规ＰＤ控制算法和自适应ＰＤ控制算法。     

瓦楞纸板生产线原纸张力广义预测自适应控制

针对瓦楞纸板生产线原纸放卷张力控制实时性的要求,采用了广义预测自适应控制算法设计张力控制器。建立了张力控制系统模型,并进行了仿真。仿真结果表明,该控制器响应速度快、张力控制稳定,抑制扰动能力强,控制性能优于常规PID控制器。     

一种模型参考模糊 PI-PD 控制器

提出一种新型的模型参考模糊ＰＩ－ＰＤ控制器,将自适应控制与变结构模糊ＰＩ－ＰＤ控制结合起来,仿真结果表明这是一种比较好的控制方法．     

基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制

在分析单神经元PID特性的基础上,设计了基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制器。该控制器通过神经元的自学习,对传统PID控制器的比例、积分、微分系数进行在线调整,实现了挖掘机功率匹配自适应控制。仿真结果显示单神经元PID自适应控制器具有较强的鲁棒性。     

基于单神经元自适应PID的煤气混合解耦控制

针对煤气混合加压过程中混合煤气压力和热值控制问题具有强耦合、非线性和较大时滞的特点,利用单神经元自适应PID控制器具有参数自学习能力,提出一种单神经元自适应PID解耦控制方法。仿真结果证明了设计方案比传统的控制方案具有较好的动态性能,验证该方法的可行性。     

基于神经元的自适应预测PID控制

提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案。神经元具有很强的自学习和自适应能力，它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数，使控制器能够适应受控对象结构的参数以及环境的变化。因此采用单神经元构成自适应PID控制器，将神经元与PID控制结合，对PID参数进行在线寻优、自校正，使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象，特别是难于用传统方法建模的被控对象。同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力，采用动态自适应神经元（APE）对非线性系统进行预测，即用神经元建立起非线性系统的预测模型，预测系统的未来输出，从而提高了控制系统的控制品质。同时详细介绍了该控制系统的自适应控制算法。仿真结果表明，这种自适应控制方案切实可行，其控制品质明显优于常规PID控制，且具有较强的鲁棒性，达到了良好的控制效果。     

多变量PSS励磁控制器的最优容错设计

在一般的ＰＳＳ励磁控制器和最优励磁控制器的基础上，提出了多变量ＰＳＳ励磁控制器的容错设计方法，所设计的励磁控制系统具有以下优越性；１．克服了一般ＰＳＳ励磁控制抑制低频振荡适应能力差的缺陷；２．采用容错控制保证了励磁系统的高可靠性；３．消除了最优励磁控制系统存在的Ｐｅ变化引起Ｖｔ的稳态值变化的缺陷。     

基于神经元的直流调速系统

把单神经元ＰＳＤ控制策略引入到直流调速系统中,提出了一种具有自适应功能的直流调速系统,并对其动态特性进行了仿真研究。结果表明,该系统具有良好的动态特性和鲁棒性。     

一种增益自适应的单神经元PID控制器

针对时滞不确定对象,提出一种单神经元PID控制器,此控制器不依赖于对象模型。由于神经元的权值能在线调整,因此具有自学习和自适应能力,同时应用自适应PSD算法调整比例系数K值的大小,构成了增益自适应的单神经元PID控制器。在MATLAB/SIMULINK下对算法实现仿真控制,结果证明增益自适应单神经元PID控制器是一种具有自学习、自适应、鲁棒性强且算法简单适用的控制器,适合于工业上不确定对象的平稳控制。