专家自整定调节器研究

本文提出了一种新的PID自整定调节器——专家自整定调节器。其自整定策略不是依赖于建立对象的数学模型,而是从过程的控制曲线出发,采用一种基于知识的推理校正方法。这种算法的搜索过程是迅速的、启发式的。仿真结果表明,初始的PID 整定值即使偏离其最佳值很远,也能被迅速地校正到最佳值上。因此,这种方法对于解决特别是时变对象的PID参数在线自整定问题,开辟了新的行之有效的途径。     

CAN现场总线与自校正PID控制在控制仪表中的应用

介绍了一种基于CAN现场总线的调节控制仪表的原理和结构，设计了一种基于神经网络的PID自校正控制器，以一个两层线网络构造PID控制器，通过网络权值的修正，在线自动整定PID参。采用CAN现场总线技术，使通信变得方便－可靠－快速。     

基于模糊神经网络和遗传算法的智能控制器

PID控制算法简单、鲁棒性强,但其参数整定过程繁琐,整定时需要控制对象的精确数学模型,而且整定往往是针对某一种具体工况进行的,缺乏自学习和自适应能力.模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点,具有函数逼近功能,具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力.借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计,借助于BP算法对局部性参数进行优化,将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程,构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器.     

一种基于动态神经网络的PID参数在线自整定方法

提出一种基于动态神经网络的PID控制器,给出PID参数在线自整定学习控制算法,并进行了算法仿真研究。数值仿真结果表明,该PID控制器是一种与对象模型无关的、具有在线自整定能力的智能控制器。     

神经网络PID控制器在轴承试验台液压加载控制中的应用

采用改进型BP神经网络与传统PID相结合，初始运行阶段采用传统PID控制，网络学习一段时间后切换到神经网络在线自整定PID控制，仿真结果表明，系统具有良好的动态性能和稳态精度。     

基于FPGA的模糊PID控制纱线张力的应用研究

为解决纺织业中纱线张力难以实时控制的问题,基于模糊PID控制器的自身优势,将参数自整定模糊PID控制技术应用于纱线张力控制中.通过Matlab构建了参数自整定模糊PID与传统PID相对比的仿真模型,运用QuartusII开发环境,利用原理图设计与VHDL设计相结合的方式,在现场可编程门阵列(FPGA)中完成了参数自整定模糊PID控制器,并对输入数据进行了测试.实验结果表明,参数自整定模糊PID控制器可更快的达到稳定状态,超调量小,顶层电路系统设计稳定可靠,可用于纱线张力控制.     

永磁同步电机的复合控制及参数自整定研究

针对常规的比例-积分-微分(PID)控制器性能不足,以及PID参数手动调整不便等问题,对前馈控制结构及径向基函数(RBF)神经网络进行了研究,提出了一种"三闭环+前馈"的复合PID控制结构。利用RBF神经网络对控制系统进行了在线辨识,结合梯度下降法对控制器的PID参数进行了自动调整,并在实验平台上进行了常规的三闭环PID控制器和"三闭环+前馈"的复合PID控制器的对比实验,以及位置环PID参数自整定的实验。研究结果表明:相比于常规PID控制结构,复合控制结构的位置响应性能提高了12%,速度响应性能提高了31%;利用RBF神经网络能够实现PID参数的自整定,且整定效果较好。     

自适应PID控制在火炮随动系统中的应用

火炮随动控制系统是一个典型的非线性、大时滞系统,常规PID控制难以实现火炮随动控制系统参数在线自整定,针对该问题提出一种基于单神经元的自适应PID控制器,通过神经元的自学习、自校正能力实现了PID参数的在线自整定。仿真结果表明单神经元自适应PID控制响应快,自适应能力好,鲁棒性强,稳态精度高,采用该方案的火炮随动控制系统能够较好满足控制要求,具有一定实用价值。     

并联电液伺服平台的神经网络PID控制方法研究

并联平台具有高度非线性、控制模型不确定性、强耦合性及控制任务要求复杂性等特点，传统的PID控制由于无法实现参数的在线优化而不能取得令人满意的效果。该文应用BP神经网络实现PID参数Kp、Ki、Kd的自整定，此法能根据并联平台动态特性的变化，自动重新整定PID参数，从而改善了其实时控制的性能和鲁棒性。     

BP-PID在无线网络控制系统中的应用

为了处理无线网络的引入对控制系统带来的不确定时延干扰问题,结合PID控制器和BP神经网络的学习能力,设计了具有神经网络调节能力的综合PID控制器。该控制器首先获得无线网络控制系统的输入、输出和偏差信息,而后通过不断地调整BP神经网络的权值来对PID控制器的三个参数进行整定。当PID控制器获得整定后的参数后,会通过增量式算法计算出被控对象的输入信号。为验证该控制器的性能,利用Matlab的TrueTime工具箱搭建出了基于无线网络控制系统的实时仿真环境。仿真数据表明,BP-PID控制器比单一的PID控制器具有更强的抗干扰性,它具有的在线整定能力弥补了单一PID控制器的不足。