基于自适应模糊PID控制的恒压供气系统

设计了一套基于步进电机的恒压供气系统,并将一种模糊自适应PID控制器应用于其中.该控制器将模糊控制原理与常规的PID控制算法相结合,实现了对PID参数的在线调整,并通过控制步进电机调节气流截面积,进而实现对气体的恒压控制.实验结果表明, 该模糊自适应PID控制器较常规PID控制器具有更好的控制效果.     

污水处理自动化控制系统控制策略研究

结合污水处理过程的特点,将BP算法与传统PID控制进行有机结合,构造基于BP神经网络的PID控制,实现PID控制器参数的在线整定。将该控制策略应用于污水处理系统的溶解氧浓度控制中,并与常规PID控制效果进行了仿真实验和对比研究,结果表明基于BP神经网络的PID控制法有着传统PID方法无法比拟的优势。     

基于模糊PID与智能联动控制的空压机恒压供气系统

针对煤矿空压机组母管压力的稳定性问题,对空压机的控制方法进行了研究,采用模糊PID控制和联动控制相结合的方法,以可编程序控制器PLC为硬件开发平台,设计并研发了基于模糊PID与智能联动控制的空压机的恒压供气控制系统,对空压机模糊PID控制的关键程序进行了研究,采用Matlab/Simulink软件对空压机模糊PID控制系统进行了建模,对空压机在初启动、负载突增以及压力设定值改变的3种不同工况进行了仿真分析。研究结果表明,基于模糊PID与智能联动控制的空压机恒压供气系统能够根据空压机系统母管的压力变化进行快速的控制调节,具有良好的动态性能和静态性能,保证了空压机的恒压供气的稳定性,大大节约了煤矿的电能消耗,提高了煤矿的生产效率。     

抓斗挖泥船平挖的智能控制及仿真

设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,将其运用到大型抓斗挖泥船平挖控制系统中。该系统建立一个两输入三输出的模糊神经网络,并提供样本进行自学习。在Simulink中对基于模糊神经网络的PID控制系统和常规PID控制系统进行平挖运动仿真,结果表明,与常规控制相比,该网络能使系统的响应更为迅速,超调量小,鲁棒性强。     

泵控马达调速系统单神经元PID控制参数优化的改进算法

针对常规PID控制的不足以及泵控马达调速系统动态性能差的特点，提出了一种基于单神经元的自适应PID控制器．并结合误差二次型最优控制理论对单神经元的性能指标进行改进，推导出相应的单神经元输入权值调整算法。仿真结果表明，改进的单神经元自适应PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，其控制效果明显优于常规的PID控制器，将其应用于泵控马达调速系统是行之有效的。     

基于小脑模型与PID并行的电液伺服系统控制的研究

该文将小脑模型连接控制器（CMAC）神经网络与常规PID控制并行应用于液压伺服系统中，这种并行控制算法可以有效地解决由于液压油的压缩性与泄漏，静摩擦的存在等因素引起的非线性液压系统的跟踪问题。仿真实验结果表明，经过CMAC神经网络对常规PID控制器的输出的不断在线学习，系统能够有效抑制扰动，并具有实时性好，输出误差小，鲁棒性强等优点。     

基于PLC与内置PID变频器的恒压供气系统设计

介绍了恒压供气控制系统逻辑组成及工作原理,对PID闭环调节控制原理进行了分析研究,并结合多年的工作经验,对基于PLC与内置PID变频器的恒压供气系统在工程实际应用中的效益,作了详细的分析总结。     

神经网络自学习PID控制器

针对常规PID的缺点,这里以锅炉为对象,采用神经网络与PID控制相结合的方法,构造一种神经网络自适应PID控制器.利用神经网络自适应控制器的在线调整进行大量的仿真研究,然后在仿真试验的基础上将其应用于实际控制.     

神经网络自学习PID控制器

针对常规PID的缺点,这里以锅炉为对象,采用神经网络与PID控制相结合的方法,构造一种神经网络自适应PID控制器.利用神经网络自适应控制器的在线调整进行大量的仿真研究,然后在仿真试验的基础上将其应用于实际控制.     

基于PLC的单神经元PID控制器的设计与实现

本文对于大滞后、时变和非线性的复杂系统,常规PID控制显得无能为力。将神经网络与常规PID控制相结合,构成单神经元自适应PID控制器。给出了基于PLC的单神经元PID控制系统结构,重点介绍了单神经元PID控制算法原理,并用结构控制语言编写了单神经元PID控制算法功能块,该控制功能块具有通用性且易于移植。经实例证明,与传统PID控制器相比较,单神经元PID控制器可以显著改善系统的性能。