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针对当前直流电力牵引调速系统中存在的问题,采用单神经元PID控制方法对直流双闭环调速系统的内环进行控制.经MATLAB计算工具仿真,结果表明,改进后的控制系统使得直流牵引电力机车调速系统性能得到很大的改善.由于单神经元PID控制系统比经典PID控制系统具有更强的自适应能力和抗干扰能力,单神经元PID控制算法比模糊控制、BP神经网络控制算法的计算量小,容易实现,因而单神经元PID控制方法更适用于直流电力牵引调速系统. 相似文献
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介绍了单神经元自适应PID算法原理,提出了以单神经元自适应PID控制算法为核心的四相8/6极开关磁阻电机调速系统设计。以MCS80C196KC单片机作为控制器,对调速系统的硬件电路和软件部分进行了设计,实现了单神经元PID自适应控制算法在开关磁阻电机调速中的应用。实验证明,该控制算法有助于改善开关磁阻电机的调速性能。 相似文献
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分析了串接式三容水箱液位系统的数学特性,采用阶跃响应法确定了被控对象的数学模型.在此基础上,分析研究了PID控制算法以及进行单神经元自适应整定的可行性.在MATLAB R2006a环境下编写m程序,进行了仿真测试.实验表明,在三容液位系统中,单神经元PID控制算法的超调量小,控制品质是令人满意的. 相似文献
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为了解决锻造操作机在运送锻件过程中因惯量较大原因引起的响应滞后问题,通过建立锻造操作机大车行走机构动力学模型,提出了单神经元自适应PID控制算法.对锻造操作机大车行走机构单神经元自适应PID控制模型进行仿真.仿真结果表明:采用单神经元自适应PID控制时,超调量低于3s,小于传统PID临界超调量;大车在3s之后达到匀速运行状态,大车行走机构响应加速度达1 000mm·s-2,速度调整误差为±5mm·s-1,大车行走重复定位误差小于±10mm. 相似文献
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针对传统单神经元自适应比例-积分-微分(PID)控制中比例系数调试过程繁琐冗长的问题,提出一种改进的单神经元自适应PID控制策略.采用非线性变速控制算法对比例系数K进行在线自适应调节,使K值的变化根据输入误差的大小自动调整,且调整的速度与误差大小成正比.采用设计空间搜索规则得出该算法的最优解因子.将该方法运用于直流无刷电机的速度调节,实验仿真证明,该改进的算法相对于传统PID控制和单神经元PID控制不仅收敛速度更快,而且能有效解决电机负载扰动带来的不稳定性,尤其是在大负载扰动下体现出优异的鲁棒性,极大地提升速度调节器的品质. 相似文献
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分析了串接式三容水箱液位系统的数学特性,采用阶跃响应法确定了被控对象的数学模型。在此基础上,分析研究了PID控制算法以及进行单神经元自适应整定的可行性。在MATLAB R2006a环境下编写m程序,进行了仿真测试。实验表明,在三容液位系统中,单神经元PID控制算法的超调量小,控制品质是令人满意的。 相似文献
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神经网络控制在汽车主动悬架中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了汽车悬架的两自由度1/4车数学模型,提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的单神经元PID自适应控制方法,介绍了RBF网络在线辨识、单神经元PID控制器和控制算法,并将这种控制策略应用于汽车主动悬架1/4车模型.仿真是在Windows2000环境下用仿真软件Mat-lab6.1 Simulink进行的.仿真结果表明,这种控制策略能有效降低车身加速度的均方根值和悬架动挠度的均方根值,改善了乘坐的舒适性. 相似文献
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给出了单神经元自适应PID控制器的算法与控制系统仿真模型。利用单神经元PID控制器的自学习、自适应能力实现PID控制参数的自整定。并对被控对象进行了仿真研究,仿真结果表明,该控制方法与常规PID控制方法相比,具有更好的自适应性和更强的鲁棒性。 相似文献
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基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制 总被引:6,自引:0,他引:6
在分析单神经元PID特性的基础上,设计了基于单神经元的液压挖掘机自适应PID节能控制器。该控制器通过神经元的自学习,对传统PID控制器的比例、积分、微分系数进行在线调整,实现了挖掘机功率匹配自适应控制。仿真结果显示单神经元PID自适应控制器具有较强的鲁棒性。 相似文献
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纸浆浓度的自适应模糊调整神经元控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对纸浆浓度控制,研究了单神经元自适应PID控制器的实现算法和自学习规律,采用模糊集理论对单神经元学习速率进行动态调整。计算实例表明该控制器应用于纸浆浓度控制比PID凋节器和普通神经元控制器应当具有较好的控制品质。 相似文献
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针对纸浆浓度控制,研究了单神经元自适应PID控制器的实现算法和自学习规律,采用模糊集理论对单神经元学习速率进行动态调整。计算实例表明该控制器应用于纸浆浓度控制比PID调节器和普通神经元控制器应当具有较好的控制品质。 相似文献
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汽车转向操纵的单神经元自适应控制 总被引:2,自引:2,他引:0
基于汽车操纵稳定性总方差评价方法和神经网络控制理论,建立了汽车转向单神经元自适应PID控制算法。利用操纵稳定性评价中的轨迹跟随误差和方向盘忙碌程度的评价指标,建立了神经元学习的二次型性能指标函数,并采用梯度下降算法实现了单神经元控制器的连接权值的调整。最终采用汽车7自由度非线性动力学模型进行了不同行驶速度下的仿真计算。结果表明:该控制算法可较为精确地控制汽车对预期行驶轨迹的转向运动,并体现出良好的鲁棒性和自适应性。 相似文献