基于RBF在线辨识的AGV转向单神经元PID控制

针对自动引导车(AGV)转向系统的复杂、非线性和时变性,提出了基于RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制来改进常规的PID控制性能.在该控制系统结构中,采用RBF神经网络辨识器实现对转向系统的Jacobian矩阵信息的在线辨识,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制.实验结果表明,与常规的PID控制方法相比.该方法具有较高的控制精度、较强的自适应性和鲁棒性,完全可适用于AGV转向系统的控制.     

神经网络在气动机械手控制器中的应用

气动机械手控制系统是一个非线性系统,采用常规的PID控制方法难以获得较好的控制效果.将具有自学习和自适应能力的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合,设计了单神经元自适应PID控制器,并将其应用于机械手气动压力伺服系统中,控制器采用DSP实现.运行结果表明,该控制器能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器.     

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。     

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。     

单神经元自适应PID控制在气动压力伺服系统中的应用

将具有自学习和自适应能力的单神经元模型与常规的PID控制算法相结合,设计了单神经元自适应PID控制器,并将其应用于气动压力伺服系统中。实验结果表明,采用单神经元自适应PID控制的气动伺服系统能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器。     

模糊PID控制器的仿真研究

为了克服PID数字控制器不能在线进行参数自调整的缺点,将模糊控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制,实现了PID控制参数在线自调整,完善了常规的PID控制器,提高了其控制精度;同时利用MATLAB中的SIMULINK和FUZZY工具箱进行了仿真研究,最后将常规的PID控制与模糊PID控制做比较,这样可以看出在控制同一个系统时模糊PID控制器的优越性。     

交流伺服直线位移平台高速定位控制

对直线位移平台的高速定位控制中,采用传统PID控制和低通滤波处理方法很难同时获得良好的指令跟踪特性和抗干扰生能.针对此不足,在建立了交流伺服电机控制模型的基础上,根据交流伺服硬件系统设计了三闭环PID控制结构.同时,为提高高速定位控制性能,设计出前馈控制和二自由度控制结构,并与传统PID控制进行了对比仿真,结果表明这种控制方法可以有效提高系统的指令跟踪特性和抗干扰性能.最后,设计了试验系统,对直线位移平台进行了高速定位控制试验,验证了此方法具有良好的控制性能.     

模糊自整定PID控制器的设计和仿真

对象特性比较特殊的系统,常规PID控制比较困难,可采用模糊控制.着重介绍了模糊自整定PID控制器的设计,利用MATLABPID对参数进行仿真,其方法应用于变风量空调系统的控制中,还对模糊自整定PID与常规PID控制二种方法进行了仿真对比.     

基于Cortex—M3的参数模糊自整定PID控制器的研究

针对常规经典PID对大惯量性温度控制不是很理想的弱点,在常规经典PID控制结构中加入Fuzzy自调整结构,研究基于Cortex-M3的参数模糊自整定PID控制器.     

基于模糊PID的流式细胞仪液流主从控制系统

液流系统两条主液路输出压力的平稳性、准确性是流式细胞仪功能实现的基础。针对传统液路输出压力同步性和准确性低的问题,提出通过模糊自适应PID算法对控制环中参数进行自整定的主从控制结构。根据气动控制元件动态模型与模糊控制器原理,构建主从闭环反馈控制系统,并利用Simulink对系统进行了建模,得到了不同控制信号及控制参数下系统的响应曲线。对响应曲线的分析结果表明,在流式细胞仪液流系统工作压力范围内,模糊PID控制的双液路主从系统的输出压力超调量降低8%,响应调整时间缩短1/2,同步误差小于1%,与传统PID控制的单液路相比,提高了系统压力输出的精度和稳定性。     

智能烤烟房的温湿度控制系统设计

介绍一种智能烤烟房温湿度控制系统的设计。结合积分分离PID控制、模糊自适应控制等理论研究,提出对温湿度采用积分分离PID和模糊控制相结合的控制算法。利用M atlab对不同的控制算法进行了仿真实验,试验证明组合温湿度控制算法提高了传统PID算法的适应能力及控制精度。     

基于单神经元PID的液压变桨距控制系统的设计

提出的单神经元-PID液压变桨距控制方法,结合了单神经元自适应性,自学习,结构简单,权值学习时间短,计算量小,鲁棒性强等优点,并通过实验,对该控制方法进行了验证,证明了其相比常规PID控制的优越性,能更好地满足风力变桨距系统的非线性,参数时变性的要求。     

PID neural network control of a membrane structure inflation system

Because it is difficult for the traditional PID algorithm for nonlinear time-variant control objects to obtain satisfactory control results, this paper studies a neuron PID controller. The neuron PID controller makes use of neuron self-learning ability, complies with certain optimum indicators, and automatically adjusts the parameters of the PID controller and makes them adapt to changes in the controlled object and the input reference signals. The PID controller is used to control a nonlinear time-variant membrane structure inflation system. Results show that the neural network PID controller can adapt to the changes in system structure parameters and fast track the changes in the input signal with high control precision.     

含多级油缸的液压举升系统智能PID控制研究

给出了应用电液比例技术对多级液压缸驱动的攀升系统进行闭环速度控制的方法，在常规PID控制的基础上，引入了自适应神经元对PID控制参数进行在线调整，实现了对多级缸系统运动过程的智能控制。该方法保持了常规控制方法结构简单、易于实现的特点，同时可以更好地适应系统参数时变和外部干扰的影响，提高了控制精度。仿真结果表明，智能PID控制效果优于常规控制方法。     

电子万能材料试验机单神经元PID控制器研究

在分析传统PID控制的基础上,提出将单神经元PID控制应用于电子万能材料试验机的控制上.对其结构和控制算法进行研究,并利用MATLAB/SIMU LINK对电子万能材料试验机传统PID控制和单神经元PID控制进行仿真研究,结果表明单神经元PID控制更有利于电子万能材料试验机实现恒力、恒位移和恒变形控制.     

基于比例系数改进的单神经元PID控制及仿真研究

考虑到单神经元PID控制中比例系数影响较大,结合炼油装置塔顶冷凝系统pH值反馈大滞后的特点,在常规单神经元PID控制的基础上,对其比例系数做了小小的改动,使其是误差及其一次差分的一次函数。用Matlab的S函数实现单神经元PID控制算法,再在Simulink模块中对改进后和常规的控制算法分别进行模拟仿真比较,通过仿真结果得出,改进后的控制算法大大提高了大滞后控制系统的快速性和控制精度,也为过程工业中一些大滞后控制系统提供了很好的解决办法。     

交流异步电机神经元变结构PID速度控制器设计

为了提高异步电动机调速系统的动态品质,提出了一种基于神经元变结构PID控制的速度控制器。该控制策略用一个神经元控制器实现变结构PID控制的同时,用另一个神经元控制器实时调整变结构PID控制器的参数。仿真结果表明,与传统PID调节器相比,该速度控制器能够有效地提高系统的静态、动态特性与鲁棒性。     

单神经元PID的波浪补偿系统自适应控制与仿真

针对一种新型主动式波浪补偿系统的机、电、液非线性控制问题,以经典PID为基础,提出了一种利用单神经元结构加以实现的智能PID控制算法。基于二次型性能指标,推导出单神经元输入权值参数自调整算法,并采用积分分离的方法对其进行了改进。将控制算法应用到波浪补偿系统的控制中,在Matlab环境下进行仿真,仿真结果验证控制器有效,单神经元PID控制克服了传统PID控制的不足,有效地改善了控制性能。     

金刚石压机压力误差补偿的PID控制研究

金刚石压机压力控制系统性能的好坏决定了金刚石的合成品质,该液压系统是一个精度要求高、易受干扰、响应滞后的复杂机电液耦合系统,很难建立一个全程精确的系统模型。提出一种加入补偿因压力损失导致顶锤位移产生的误差,并结合单神经元PID的控制方法。采用位移传感器测量压机液压缸的有效行程,反馈至单神经元PID控制系统,引入有监督的Hebb性能学习指标,通过不断学习,自动调节PID控制器权值来提高跟踪精度。仿真实验表明,该控制方法易于处理器的编程,自适应性强,对系统的改进是有效的。     

电梯曳引系统控制及节能技术的研究

针对电梯曳引系统时变性、不确定性、高度非线性等特征,指出电梯常用的普通PID控制存在的不足,提出了单神经元自适应PID控制的方法。通过计算机仿真及其在实用电梯上的试验,结果表明基于单神经元自适应PID控制的方法,对提高电梯速度的跟踪性能有较好的作用。模型电梯试验表明这种控制方法结合电路硬件结构的改变,能使电梯的能量损耗减少5%左右。