基于改进型BP神经网络PID控制器在转台系统中的应用研究

为改善转台系统性能,针对传统的PID控制参数难以获得较理想的控制效果,设计了一种基于改进型BP神经网络的PID控制器。介绍了PID控制器的结构和BP神经网络算法描述,利用最小二乘法和神经网络建立被控对象的预测数学模型,并用该模型所计算的预测输出取代预测输出的实测值,对基于BP网络的PID控制器的权值调整算法进行改进。以某转台模型为对象,建立了转台控制系统的数学模型并对其进行仿真。仿真结果表明,改进型BP神经网络PID控制器具有良好的控制效果,跟踪精度高、性能稳定及鲁棒性强,能更为有效地应用到转台系统中。     

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BP神经网络模糊励磁控制器的研究

针对常规型PID作用下的控制器参数改变的不确定性,将BP-NN网络技术和Fuzzy模糊理论引进PID式控制器中,组成了BP神经网络技术的模糊规则的PID式控制器。经过对数学模型的仿真实例的对照和研究,发现基于BP神经网络和模糊技术的PID控制器能改善动态性能,控制效果好。     

基于共轭梯度法的改进型BP神经网络PID控制算法

针对常规BP神经网络PID控制器存在收敛速度慢和易陷入局部极小的缺点,提出一种基于共轭梯度算法的改进型BP神经网络PID控制器,采用Polak -Ribiere线性搜索方法,对传统BP神经网络PID控制器进行改进,加快了网络训练速度,避免网络陷入局部极小.在Matlab平台下实现算法程序,仿真结果表明该改进控制方法的有...     

车辆主动悬架控制策略的联合仿真研究

根据PID控制原理、模糊控制理论和神经网络控制理论,建立主动悬架单神经元控制器和神经网络PID控制系统,主要是利用S函数建立了主动悬架单神经元控制器;并建立了由三层BP神经网络进行在线辨识,并在此基础上建立对神经PID控制器权值进行在线调整的在线辨识神经PID控制系统,并进行联合仿真,将其输出的振动加速度等参数与传统的PID控制策略进行分析和比较,模糊控制理论和神经网络控制理论的应用对悬架的平顺性有更好的改善作用,也说明了采用联合仿真方法的有效性和准确性。     

改进BP神经网络PID多变量解耦控制器的设计

针对多变量系统间的耦合问题,设计了改进的BP神经网络与PID控制器相结合的多变量解耦控制器。在将BP神经网络附加动量项的基础上,还将激活函数进行了改进。利用神经网络的自学习能力,在线调整PID控制器的三个参数,实现了多变量系统的解耦控制。用Matlab软件对一个耦合系统模型进行仿真,结果表明,改进后神经网络PID控制器优于传统神经网络PID控制器,震荡小,系统响应速度快,可以得到满意的解耦效果。     

基于BP神经网络PID机房温度控制研究

基于一种适用于数据中心信息机房温度调节的通风地板，利用计算流体力学搭建了房间系统数学模型，设计BP神经网络控制规则对传统的PID控制进行优化从而提升控制效果。利用Matlab中S函数的编写对控制器进行设计，并用Simulink搭建传统PID与BP神经网络PID的温度控制系统。仿真结果表示添加了BP神经网络算法的PID控制器效果稳定性提升了40%，超调量变小且无静差。将控制方法应用到机房温度分布不均匀的实际工程中，结果显示所提方法能够保证机房温度均匀分布，节能效率显著提升。     

基于BP神经网络的料筒温度PID控制器

针对注塑机料筒温度控制的要求和PID控制器的不足,设计了一种基于BP神经网络的PID控制器.该控制器将神经网络和PID控制技术相结合,能无限地逼近非线性系统,具有收敛快的优点.提出了基于BP神经网络的PID控制算法和程序流程.仿真结果表明,BP神经网络PID控制器能有效地缩短过渡过程,具有较好的稳定性和快速响应性,可以满足注塑机料筒的温度控制要求.     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在烘干炉温度控制系统中的设计与仿真

以烘干炉温度为被控对象,由于烘干炉温度控制具有非线性、大滞后和无法建立精确数学模型等特点,传统的控制器很难达到理想的控制效果,为此设计了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器.基于遗传算法的模糊神经网络控制器是将遗传算法的全局寻优和BP算法的在线学习结合起来,先用遗传算法对神经网络的参数进行离线训练,然后再用BP算法对模糊神经网络控制器进一步在线学习.仿真结果表明,基于遗传算法的模糊神经网络控制器与模糊控制、传统PID控制相比较,改善了系统的动态性能和静态性能,能使非线性、大滞后等特殊的系统达到良好的控制效果.     

神经网络方法在循环流化床燃烧中的应用

本文分析了循环流化床锅炉燃烧控制系统的特点。针对主蒸汽压力控制系统。提出一种新型的基于改进BP神经网络的PID控制方法。该方法将神经网络和PID控制策略相结合。既具有神经网络自学习、自适应及逼近任意函数的能力。又具有常规PID控制器结构简单的特点。仿真研究表明这种BP神经网络PID控制能克服对象的大惯性、抗干扰性。大大改善控制品质。