基于模糊神经网络的自适应精确曝气系统设计

基于模糊神经网络理论,将自回归各态历经(ARX)模型与模糊神经网络模型(FNNM)相结合,设计一套具有自适应能力的前馈-反馈精确曝气控制系统,解决目前污水处理曝气过程中冗余曝气能源浪费、溶解氧波动大的问题.以污水厂处理PID控制生物池数据作为训练样本,以模糊神经网络自适应精确曝气模型仿真与传统PID控制比较,发现该系统...     

变风量空调系统末端的模糊神经网络控制研究

针对目前传统PID控制对模型依赖性强,难以在线调整,对具有非线性和不确定性的变风量(VAV)空调系统的控制动态性能差的特点,提出将模糊神经网络应用于该系统.建立了模糊神经网络控制器,基于变风量空调系统末端装置的数学模型进行了仿真研究.结果表明,该控制策略比传统PID控制更适合于VAV系统,控制系统具有更好的鲁棒性和自适应能力,可以取得更优的动态性能.     

基于BP神经网络的模糊PID风量控制

针对煤矿主风机通风系统多变量、非线性、时变滞后性等问题,提出一种基于BP神经网络的模糊PID算法。该算法综合神经网络、模糊控制与PID调节的各自优点,既具有神经网络的自学习和自适应能力,又具有模糊控制的非线性控制作用,同时兼备PID调节的广泛性。仿真结果表明,该算法的响应速度、稳态精度均优于传统的PID调节,取得比较理想的控制效果。     

基于模糊神经网络的PID温度控制系统

应用模糊神经网络PID控制技术，建立了高分子聚合物反应温度控制系统。该系统利用模糊神经网络调整PID参数，进一步完善了PID控制的自适应性能，自行设计了该控制系统的硬件和软件部分，可以接入8点热电阻信号，具有显示温度、自动控温、声光报警等功能，应用结果说明，该温度控制系统充分利用了模糊神经网络和PID控制的优点，具有良好的动、静态特性和自适应性。     

基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法研究

针对永磁同步直线电机(PMLSM)系统模型参数的时变性、非线性以及负载扰动等问题,在建立永磁同步直线电机的动态数学模型的基础上,结合传统PID算法和具有强自适应能力、强抗干扰能力的模糊神经网络智能算法的优点,提出一种基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法。运动控制系统仿真实验结果表明:系统经模糊神经网络PID控制静态误差为零、干扰影响小,过渡过程时间缩短近50%,相对于传统PID控制和模糊PID控制具有更高的控制精度、更好的动态特性和静态特性。     

混沌粒子群优化的模糊神经PID控制器设计

针对常规PID控制的线性局限性及传统模糊控制和模糊PID控制中积分误差规则难以获取,系统存在稳态误差的问题,提出一类以模糊神经网络和PID神经网络组成的模糊神经PID控制器．以整个神经网络的权值为优化参数,利用基于混沌策略的粒子群全局优化算法离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得控制器参数,并设计了混沌优化与粒子群结合的两步方案．仿真结果表明:与传统PID、模糊、模糊PID控制相比,系统的瞬态和稳态性能有了明显提高,且保持了一定的鲁棒性及高跟踪精度．该方法有效地拓展了PID控制的使用范围,并为智能方法与PID控制的结合提供了一种新的参考方案．     

灵巧手指力回路自适应神经网络模糊PID控制

在多指灵巧手位置控制的基础上 ,提出一种在力控制回路采用基于模糊规则的自适应神经网络 PID控制的方法 ,将神经网络、模糊规则和 PID控制相结合 ,以 Fuzzy控制粗调 ,ANN控制为细调 ,改善了常规 PID控制中参数线性组合的缺点 ,有利于提高系统对灵巧手指与外界工作环境接触时 ,接触力控制的自适应能力和对外部干扰的抗干扰能力。最后 ,通过仿真实验验证了提出方法的有效性     

模糊神经网络在夹送辊同步控制中的应用

针对滚切式双边剪在钢板剪切过程中的跑偏问题以及夹送辊在输送钢板过程中不同步所造成的钢板跑偏现象,研究了基于模糊神经网络的模型参考自适应控制算法及其在中厚板生产线上双边剪夹送辊传动系统中的应用.利用模糊神经网络的自学习能力整定PID控制器参数,以实现有效的非线性控制.基于此方法进行夹送辊同步控制,以防止钢板跑偏.通过仿真实验,证明了该算法的有效性,说明了模糊神经网络的模型参考自适应控制器在系统参数时变时的控制效果优于传统的PID调节器.     

基于神经网络的自适应模糊控制在交流调速中的应用研究

针对现代的交流调速系统中存在的问题,充分利用神经网络的自学习自适应能力和快速计算能力,提出了一种用径向基函数(RBF)神经网络来实现的具有在线自调整功能的模糊控制方案,并给出了把神经网络和模糊控制器相结合的基本设计方法.通过实际交流调速系统的实验表明,该控制方案与传统的PID控制相比,具有鲁棒性强、恢复时间断和超调量小等特点.     

灵巧手指力回路自适应神经网络模糊PID控制

在多指灵巧手位置控制的基础上，提出一种在力控制回路采用基于模糊规则的自适应神经网络PID控制的方法，将神经网络、模糊规则和PID控制相结合，以Fuzzy控制粗调，ANN控制为细调，改善了常规PID控制中参数线性组合的缺点，有利于提高系统对灵巧手指与外界工作环境接触时，接触力控制的自适应能力和对外部干扰的抗干扰能力。最后，通过仿真实验验证了提出方法的有效性。     

神经网络模糊PID控制器在直接矩控制中的应用

介绍了一种模糊自整定PID参数控制器的设计方法,并提出利用神经网络训练PID参数的基值。对常规PID控制和神经网络模糊PID控制系统作了对比研究,仿真实验结果表明新方法既保证了系统的稳态精度,又保证了系统的快速响应和坚韧性。将该方法用于直接转矩控制系统中,取得了远远优于常规PID调节器的控制效果。     

一类模糊-PID神经网络控制器

针对模糊ＰＩＤ复合控制的自适应问题,设计了一类基于模糊ＰＩＤ复合控制算法的神经网络控制器,经仿真实验获得了满意的效果。     

基于模糊RBF神经网络的永磁同步电机位置控制

针对比例-积分-微分(PID)控制器参数固定而引起永磁同步电机位置伺服系统控制效果不佳问题,设计了基于平滑切换的模糊PI控制和径向基函数(RBF)神经网络PID控制的位置控制器。暂态时,采用模糊PI控制;稳态时,采用RBF神经网络PID控制,两者中间采用模糊PI-RBF神经网络PID复合控制。该位置控制器既结合了模糊PI控制和RBF神经网络PID控制的优点又克服了各自的缺点。仿真结果表明,当永磁同步电机受到外部扰动时,采用模糊RBF神经网络控制器的永磁同步电机位置系统具有良好的动态性能,能够实现快速响应,做到精确定位,而且当负载变化时具有很强的抗干扰性。     

基于人工神经网络的非线性系统辨识

人工神经网络是一个非线性动力学系统，具有自适应、自组织、自学习等功能。本文利用人工神经网络具有表达任意非线性映射的能力，对非线性系统进行系统辨识。仿真结果表明，该方法是可行的，计算精度高。     

智能控制及其应用

介绍了一些有关智能控制的基本概念,如模糊控制,自适应模糊神经控制,专家模糊系统和人工神经网络等等,并简要分析了模糊理论与人工神经网络的特点,将人工神经网络技术与PID控制相结合,用神经网络PID控制方法控制一个温控系统,从输出曲线中可见,这种方法有输出超调小、上升时间快等许多优点,为系统提供了一个优良的控制效果。     

神经网络模糊PID技术在光伏系统MPPT控制器中的应用

针对传统光伏系统MPPT控制算法的局限性及无法自适应外部复杂情况等诸多问题,提出一类以神经网络、模糊控制器以及PID控制器组成的神经网络模糊PID控制器。利用光照幅度、环境温度等参数的离线训练后的权值作为整个三层前馈神经网络的优化参数;通过预测最大功率点与实际的工作电压进行比较,运用模糊推理对PID相关参数进行最佳调整。仿真结果表明：与传统PID控制器、模糊控制器相比,本系统能增强消除系统误差能力,稳态性能有了明显提高,同时可获得更高的控制精度。