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为改善三轴转台系统性能.结合传统控制方法与神经网络控制,提出一种基于RBF辨识转台系统的CMAC神经网络与PID并行的复合控制算法.算法采用RBF辨识对象模型,CMAC实现前馈控制,并实现PID控制参数的在线整定和优化.也给出了CMAC控制器算法和系统辨识的RBF网络算法.以某转台模型为对象,仿真结果表明算法具有了传统控制的优点,进一步也证明了算法的可行性和优越性,且具有了更强的适应性和鲁棒性,能更为有效地应用于转台系统中. 相似文献
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基于改进的CMAC神经网络与PID并行控制的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
提出一种改进的CMAC神经网络控制算法,利用满打满葬单元的先前学习次数作为可信度;将改进的CMAC与PID实现复合控制,由CMAC控制器实现前馈控制,PID控制实现反馈控制;仿真表明,改进算法的响应速度和精度有一定的改善。 相似文献
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在分析了位置伺服控制系统基本原理和数学模型的基础上,提出了一种单神经元PID/CMAC复合控制算法和控制器的设计方法。用单神经元PID替代常规PID控制,由神经元来在线调整PID控制参数,利用CMAC神经网络的自学习和自适应能力,来完成系统的实时控制。该算法直接应用于位置伺服控制系统,仿真结果表明,与传统PID控制算法相比较,该复合控制算法增强了系统的控制精度,提高了系统的响应速度,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。 相似文献
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高速公路交通控制系统是一个复杂的非线性时变系统, 传统的匝道控制方法难以取得满意的控制效果. 为此, 本文提出基于小脑模型关节控制器(CMAC)与PID复合的匝道控制方法. 首先建立了二阶宏观动态交通流模型, 然后研究了CMAC与PID复合控制算法, 结合非线性反馈理论, 设计了基于CMAC与PID复合的高速公路交通流密度控制器, 该密度控制问题是一个输出跟踪和扰动抑制问题, 最后采用两个仿真实例对该方法的有效性进行验证. 结果表明, 复合控制具有优越的密度跟踪性能和抑制噪声干扰的能力; 复合控制方法能够有效地消除交通拥挤, 并使主线车流趋于稳定. 相似文献
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基于PID控制的遗传神经网络在焦炉温度控制中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以某焦化厂焦炉温度控制系统的开发为背景,提出了一种基于遗传算法的CMAC(小脑模型关联控制器)与PID复合控制方法来优化焦炉对象的温度控制.用遗传算法优化PID控制器的初始参数,然后再结合CMAC网络进行控制.针对焦炉生产过程的简化模型,在Matlab中对这种控制方法进行了仿真.仿真研究表明该方法应用于焦炉控制是可行的. 相似文献
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针对二阶时变纯滞后对象难以控制的问题,提出了采用改进Smith预估器提高系统的稳定性和鲁棒性;采用CMAC和PID并行控制的算法来提高动态性能;以CMAC神经网络作为一个前馈控制器,通过对PID控制器输出的学习,实现二阶变时滞系统的自适应稳定控制。仿真实验表明,这种复合控制方法保留了Smith算法与CMAC神经网络和PID算法的各自特长,具有学习速度快,适应能力强、动态性能好的优点,具有良好的稳定性控制效果。 相似文献
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The compound architecture of CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller) and PD (Proportional-Derivative) can effectively reduce the loading error and restrain the surplus torque of electric load simulators. But due to its generalization ability, the CMAC controller has an unsmooth output, which leads to the motor vibration even the divergence of control system. The unsmooth problem of CMAC is analyzed in this paper and a novel scalar cost function of CMAC is proposed, which consists of an error item and a weight smoothing item to guarantee fast learning capacity and improved output smoothness of CMAC. With the novel scalar cost function, a compound torque controller of PD and smooth CMAC is derived by using the gradient descent algorithm. Both the simulation and experimental results demonstrate that the novel CMAC-PD compound controller can effectively improve the output smoothness of the electric load simulator, eliminate the surplus torque and assure the stability of system as well. 相似文献
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主动队列管理对于解决日益严重的网络拥塞问题具有极其重要的意义。本文针对PID主动队列管理算法的参数整定难且不能实时调整,不能适应复杂、非线性网络环境的缺点,提出了一种基于小脑神经网络(CMAC)与PID控制相结合的主动队列管理算法。该算法利用CMAC前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,降低超调量,采用PID控制器实现回馈控制,保证系统的稳定性,而且抑制扰动。仿真结果表明,基于CMAC-PID并行控制的主动队列管理方法适应于多变的网络环境,较之常规PID主动队列管理算法具有输出误差小、响应速度快、鲁棒性强的优点。 相似文献
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为了实现水压加载系统能够动态精确跟踪给定压力的要求,利用小脑模型关节控制器(CMAC)结构简单、收敛速度快、具有局部学习能力的特点,提出了一种除了系统动态误差以外把系统指令信号也作为CMAC的输入信号,并把CMAC控制器与常规PID控制器并联构成的复合控制方法;通过在MATLAB中的编程仿真试验,结果表明这种方法可以得到比常规PID控制更好的控制指标,达到了试验要求,而且具有良好的抗干扰能力,从而证明了该方法的可行性和有效性,可以用来实现对给定信号的跟踪。 相似文献
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In industrial control processes, proportional‐integral‐derivative (PID) control algorithm is widely employed. Therefore, it is meaningful to design advanced PID controllers, especially for nonlinear control objects. One of the advanced PID controllers is a cerebellar model articulation controller (CMAC) PID controller. In this controller, the PID control parameters are calculated and tuned. The CMAC achieves a higher accuracy by increasing the number of labels of each weight table; this requires a larger memory, and the generalization ability of the controller decreases. On the other hand, if the CMAC requires less memory, the generalization ability increases and accuracy decreases. Hence, in this paper, a novel CMAC in which the accuracy is compatible with the generalization ability is proposed in this paper. In the proposed CMAC, the number of labels of each weight table can be decided by using a hierarchical clustering technology. Moreover, the efficiency of the memory allocation is improved. The effectiveness of the proposed method is verified by experiments. 相似文献
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This paper attempts to propose a single-input cerebellar model articulation controller (CMAC) control system, which contains only one controller implemented by the CMAC. The single-input CMAC control system adopts two learning stages. An off-line learning stage is to enable the output behavior of the CMAC to approximate the control surface of a fuzzy PD-type controller. An on-line learning stage follows to improve the system stability by the modified learning rule. The linear interpolation scheme is also applied to the recall process at the on-line learning stage to ensure better accuracy of the CMAC output. Simulation results show that the single-input CMAC controller is superior to the fuzzy PD-type controller. 相似文献
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针对传统的基于Dahlin算法的控制器在大惯性、纯滞后、时变性、非线性对象的控制效果不佳,甚至发生不稳定现象的弱点,提出了以CMAC神经网络与Dahlia算法相结合的控制方法.以CMAC神经网络作为一个前馈控制器,实现时滞系统的自适应稳定控制.仿真实验表明,这种复合控制方法保留了Dahlin算法与CMAC神经网络的各自特长,同时具备学习速度快、适应能力强的优点,具有良好的稳定性和控制效果. 相似文献
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新型小脑模型关联控制器复合控制在电动加载系统中的结构及算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在电动加载系统中,多余力矩强扰动和其他非线性因素直接影响力矩跟踪精度,传统的控制方法很难得到满意的控制效果.本文分析了电动加载系统中多余力矩产生机理,提出了一种新型小脑模型关联控制器(CMAC)复合控制策略,并对其结构及算法进行了研究.在控制结构上以系统的指令输入和实际输出作为CMAC的激励信号,采用误差作为训练信号,并根据激励信号的特点,提出了非均匀量化的思想.不同于常规CMAC的误差平均分配,新型CMAC根据高斯权重系数来分配误差.动态仿真结果表明,该方法有效抑制了加载系统的多余力矩及摩擦等非线性因素干扰,提高了电动加载系统的控制精度,增强了系统的稳定性. 相似文献