交流伺服系统神经网络PID控制

提出了采用神经网络的自适应PID控制系统,将BP神经网络引入交流伺服系统中代替PID控制器,实现对被控电机的自适应控制;并在此基础上,简化神经网络的结构,把它与传统的PID控制结合起来,实现对交流伺服系统的复合控制。仿真结果表明,所提算法切实可行,系统具有较强的鲁棒性。     

变结构神经网络控制在SRD中的应用

目的为了减小开关磁阻电机驱动系统参数变化对系统性能产生的影响,解决变结构控制的不连续控制特性问题.方法在常规变结构控制的基础上,引入神经网络控制技术,将普通滑模变结构与神经网络相结合,通过变结构神经网络控制策略进行控制器设计.结果经过对新的滑模变结构控制与传统的PID控制和普通变结构控制性能的对比分析表明,新的滑模变结构控制较好地克服了负载扰动及参数变化对系统转速的影响.结论新的控制方法快速性好、鲁棒性强,减少了开关磁阻电机驱动控制系统的输出抖动.     

一种非线性PID在伺服电机同步传动中的运用

双电机同步传动是龙门移动式镗铣加工中心的关键环节．在同步传动中采用了一种非线性PID调节器代替原有的常规线性PID调节器，使两台电机在速度上保持一致．驱动元件采用直线永磁伺服电机，以发挥其高速动态的响应能力．数字仿真结果表明，此种控制方案具有快速性好、同步误差小、鲁棒性强等优点．     

基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法研究

针对永磁同步直线电机(PMLSM)系统模型参数的时变性、非线性以及负载扰动等问题,在建立永磁同步直线电机的动态数学模型的基础上,结合传统PID算法和具有强自适应能力、强抗干扰能力的模糊神经网络智能算法的优点,提出一种基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法。运动控制系统仿真实验结果表明:系统经模糊神经网络PID控制静态误差为零、干扰影响小,过渡过程时间缩短近50%,相对于传统PID控制和模糊PID控制具有更高的控制精度、更好的动态特性和静态特性。     

基于神经网络PID在直流伺服电机中的应用

将神经网络与PID控制结合实现了复合控制,发挥神经网络的自适应性强、鲁棒性强和PID控制稳态精度高的优点,提高了直流电动机伺服系统的性能指标。     

一种改进RBF网络与PID相协调的自适应控制

为充分利用人工神经网络处理非线性问题能力和PID控制器设计简单以及鲁棒性强的优点,设计了高性能控制器.通过对最小资源分配网络的裁剪策略进行改进,使改进的网络具有更加紧凑的结构;把改进的最小资源分配网络应用到神经网络自适应控制器中,同时结合神经网络自适应控制和PID控制,提出一种神经网络与PID相协调的自适应控制策略,并应用到对电站锅炉过热汽温的控制上.仿真结果表明,提出的控制算法与常规的控制算法相比具有更好的控制品质.     

零航速减摇鳍改进自适应神经元控制

针对零航速减摇鳍系统使常规PID控制方法难以获得满意的减摇效果这一问题,研究了一种改进自适应单神经元控制器,在不增加神经元结构复杂性的同时,提高了其非线性处理能力.为降低对零航速减摇鳍驱动伺服系统功率的要求,借助最优控制中的二次型指标思想,对神经元参数进行在线自适应调整,实现了对驱动功率的间接约束.证明了在该控制方法下系统的Lyapunov稳定性,并在不同海情下与常规PID控制方法进行模拟比较,展示出该方法解决零航速减摇鳍输入非线性控制的优越性。     

基于遗传算法的伺服系统PID控制参数整定

针对串并联机床伺服系统具有多变量、非线性和强耦合的特点,提出了基于遗传算法的串并联机床伺服系统PID控制。利用遗传算法快速寻优PID参数,实现对PID参数的整定。通过Matlab/simulink对串并联机床的双闭环调速系统进行仿真分析,结果表明,该方法具有调节时间短、无超调、鲁棒性强等优点,明显提高了串并联机床伺服系统的控制性能。     

基于BP-RBF神经网络的永磁无刷电机控制研究

针对常规PID对永磁无刷电机这类非线性系统控制时参数难以整定、适应性差的问题,提出一种基于径向基函数神经网络在线识别与BP神经网络自适应控制相结合的控制方法,即BP-RBF神经网络自适应控制。该方法构造一个RBF网络对系统进行在线辨识,并把辨识信息传入BP网络,通过BP网络实时调节PID系数,从而完成对电机转速的自适应控制。基于Simulink仿真平台,分别将BP、BP-RBF和传统PID算法应用到永磁无刷电机的调速系统中,并对控制效果进行了仿真验证。结果表明,BP-RBF控制方法具有上升时间短、鲁棒性强、转速波动小的优点。     

基于动态径向基函数神经网络的多变量解耦控制

为提高工业控制领域中多变量、非线性、强耦合系统的解耦能力和动态特性，基于聚类结合算法和神经网络原理，提出了一种改进的基于动态径向基函数（RBF）神经网络的多变量解耦控制方法.采用聚类结合算法优化动态RBF神经网络，更好地描述了控制对象的动态行为，获得了PID参数在线调整信息，实现了多变量非线性系统的解耦控制.仿真结果表明，与基于常规RBF神经网络的PID控制方法相比，该方法具有更高的控制精度、更快的系统响应以及更好的适应性和鲁棒性，是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便、有效的控制算法.     

基于模糊RBF神经网络的永磁同步电机位置控制

针对比例-积分-微分(PID)控制器参数固定而引起永磁同步电机位置伺服系统控制效果不佳问题,设计了基于平滑切换的模糊PI控制和径向基函数(RBF)神经网络PID控制的位置控制器。暂态时,采用模糊PI控制;稳态时,采用RBF神经网络PID控制,两者中间采用模糊PI-RBF神经网络PID复合控制。该位置控制器既结合了模糊PI控制和RBF神经网络PID控制的优点又克服了各自的缺点。仿真结果表明,当永磁同步电机受到外部扰动时,采用模糊RBF神经网络控制器的永磁同步电机位置系统具有良好的动态性能,能够实现快速响应,做到精确定位,而且当负载变化时具有很强的抗干扰性。     

基于模糊PID控制的大型履带起重机双马达速度同步控制

为了实现大型履带起重机起升系统双马达的同步控制,提出了模糊PID控制策略,即把模糊推理运用于PID参数的整定,来补偿同步系统因非线性和时变性所导致的同步误差。仿真和实验结果表明,与常规PID控制相比,模糊PID控制具有超调量小、跟踪迅速、鲁棒性强等优点,能够较好地适用于起重机双马达速度同步控制。     

一种基于模糊神经网络的PID控制器

利用神经网络自学习自适应能力和快速计算能力,提出一种基于模糊神经网络的PID智能控制器．该系统将模糊技术、神经网络与PID控制结合起来,实现了PID控制的自适应和智能化．通过仿真实验表明,该控制方案与传统PID控制系统相比,无论是超调量还是稳定时间,效果都要好得多．     

混沌粒子群优化的模糊神经PID控制器设计

针对常规PID控制的线性局限性及传统模糊控制和模糊PID控制中积分误差规则难以获取,系统存在稳态误差的问题,提出一类以模糊神经网络和PID神经网络组成的模糊神经PID控制器．以整个神经网络的权值为优化参数,利用基于混沌策略的粒子群全局优化算法离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得控制器参数,并设计了混沌优化与粒子群结合的两步方案．仿真结果表明:与传统PID、模糊、模糊PID控制相比,系统的瞬态和稳态性能有了明显提高,且保持了一定的鲁棒性及高跟踪精度．该方法有效地拓展了PID控制的使用范围,并为智能方法与PID控制的结合提供了一种新的参考方案．     

锅炉汽包水位模糊RBF自适应控制

针对汽包水位常规的PID控制方式,采用了一种模糊神经网络智能控制器,该控制器结合了模糊控制与神经网络学习能力强的特点,将2种智能控制相结合,在线调整控制器参数,整定出一组优化的控制器参数。仿真结果表明此控制器显著地改善了汽包水位的动态性能和稳定性能。     

船用舵机电液伺服单元单神经元自适应PID控制的研究

在分析了船用舵机电液伺服单元的基本原理和数学模型的基础上,设计了单神经元自适应PID控制器。用单神经元PID替代常规PID控制,通过神经元的学习来调整PID参数,利用神经网络良好的自适应和抗干扰能力．使控制系统对参数变化表现出良好的控制性能和鲁棒性。通过仿真证明了该系统有较好的控制效果。     

液压伺服系统中模糊-滑模控制器的设计及应用

在对国外引进的某大型水压试验机控制系统改造中,针对其液压伺服系统具有参数变化大、外部干扰不稳定等特点,将滑模控制与模糊控制相结合,设计了基于模糊-滑模控制的伺服控制系统.通过在滑模控制中引入一连续的模糊边界层,有效地消除"抖动"现象,并在实际生产中取得了较好效果,优于传统的PID控制.     

神经网络补偿的PID控制在电液力矩伺服系统中的应用

船舶减摇水舱试验台架是研究和设计减摇水舱的重要试验设备,能否准确的模拟船舶在海浪中的运动是设计试验台架的关键．设计了用于驱动船舶减摇水舱试验台架的电液力矩伺服控制系统,引入神经网络结构补偿的PID方法来实现PID的参数整定,仿真结果表明神经网络补偿的PID控制效果明显优于普通PID系统     

神经网络模糊PID技术在光伏系统MPPT控制器中的应用

针对传统光伏系统MPPT控制算法的局限性及无法自适应外部复杂情况等诸多问题,提出一类以神经网络、模糊控制器以及PID控制器组成的神经网络模糊PID控制器。利用光照幅度、环境温度等参数的离线训练后的权值作为整个三层前馈神经网络的优化参数;通过预测最大功率点与实际的工作电压进行比较,运用模糊推理对PID相关参数进行最佳调整。仿真结果表明：与传统PID控制器、模糊控制器相比,本系统能增强消除系统误差能力,稳态性能有了明显提高,同时可获得更高的控制精度。     

模糊PID控制交流伺服系统的研究

介绍了模糊PID控制器的构成与工作以及模糊PID控制器的交流伺服系统.交流伺服技术是研制开发各种先进机电一体化产品的关键性技术，由模糊PID组成的控制器无需知道系统的精确模型，采用模糊控制和PID控制的复合控制，使交流伺服系统具备了更强的鲁棒性和更为优良的动、静态性能.利用了变频器的多种控制功能，用编码器精确测速，控制算法采用了参数自整定PIDD算法，实现了精确的变频调速闭环控制.仿真结果表明，该交流伺服系统具有优良的性能和实际应用推广价值.