基于模糊自适应PID控制的吊车防摆定位系统

针对桥式吊车水平运动系统是一个非线性、变参数、强耦合的对象，采用模糊自适应PID控制器进行定位和防摆控制。仿真实验结果表明，系统具有良好的动态、静态特性和较强的鲁棒性。     

基于非线性PID的吊车防摆定位控制

针对桥式吊车水平运动系统是一个非线性、变参数、强耦合的对象，采用非线性PID控制器进行定位和防摆控制。仿真实验结果表明，系统具有良好的动态、静态特性和强的鲁棒性。     

单神经元PID倒立摆系统

为解决双PD倒立摆控制器参数不可调的难题,利用单神经元PID控制算法简单、权值可调的特点,针对倒立摆系统,设计出基于小车位移和摆杆摆角两个回路的单神经元PID控制器。通过仿真实验研究,证明了该控制方案的可行性和有效性。最后,将该控制方案与目前常使用的双PD控制及LQR控制进行了比较。     

单神经元自适应PID控制器的性能优化设计

研究了单神经元自适应PID摔制器性能优化问题,阐述了该摔制器的特点、控制律;给出了一种控制灵敏度的快速近似求取方法,实现了PID参数的在线自学习;使单神经元控制器具有可调参数少、易于整定、控制输出平稳、鲁棒件强的独特优点,适用于大滞后且要求平稳控制输出的工业过程。     

单神经元自适应PID控制器及其应用

研究了单神经元自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制律、适用对象及工程整定方法,在和利时公司的SmartPro系统平台上开发出单神经元自适应PID控制器,进行了单神经元自适应PID控制器的典型一、二阶对象闭环仿真,最终将单神经元自适应PID控制器应用于制药厂发酵罐温度控制回路中。单神经元控制器具有可调参数少、易于整定、控制输出平稳、鲁棒性强的独特优点,适用于大滞后且要求平稳控制输出的工业过程。     

改进型单神经元PID在多温区系统中的应用

在介绍多温区控制系统的基础上,提出一种改进型单神经元自适应PID控制策略,利用模糊集理论和Marsik与Strejc的无需辩识的自适应控制算法对单神经元自适应控制策略进行了改进,并对该策略进行了仿真,对比了传统PID、单神经元PID和改进型单神经元PID三者的仿真曲线,并且将该策略应用到温度控制系统中,仿真和实际控温效果表明该控制策略具有很好的自学习、自组织能力和鲁棒性,而且具有较好的实现性,是一种很有发展前景的控制策略.     

电站锅炉汽包水位系统的单神经元自适应PID控制

电站锅炉汽包水位间接地反映了锅炉负荷与给水平衡的关系。是电站发电机组运行的主要控制参数之一。本文提出了一种电站锅炉汽包水位系统的单神经元自适应PID控制策略。将蒸汽流量信号引入到单神经元网络中来考虑负荷变化对锅炉汽包水位的影响，使其具有前馈补偿能力，以消除“虚假水位”现象。仿真试验结果表明了该控制策略的有效性和实用性。     

单神经元自适应PID控制器设计方法研究

本文主要介绍了采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器以及采用以输出误差平方为性能指标的单神经元自适应PID控制器的控制算法及其仿真实现,总结出了两种基于单神经元的自适应PID控制器的控制特点及其参数设计规律.     

单神经元自适应PID控制器设计方法研究

本文主要介绍了采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器以及采用以输出误差平方为性能指标的单神经元自适应PID控制器的控制算法及其仿真实现,总结出了两种基于单神经元的自适应PID控制器的控制特点及其参数设计规律。     

精密直线位移工作台单神经元自适应PID控制方法研究

设计并实现了一套直线位移工作台的精密运动控制系统,建立了直线位移工作台系统各组成部分的数学模型;在分析研究常规PID控制的基础上,针对精密直线位移工作台对定位、响应速度、运动方向等方面的高精度要求,提出了一种适合于高精度直线位移工作台的单神经元自适应PID控制策略,实现了对直线位移工作台的精密运动控制;经实验表明该精密直线位移工作台单神经元自适应PID控制具有良好的动态性能、自适应能力和较强的鲁棒性.     

单神经元PID双直线电机同步控制

本文采用单神经元自适应PID控制方案,将其应用于重型龙门移动式镗铣加工中心双直线电机驱动的轴间反馈回路,以抑制由不同步引起的不平衡扭矩。仿真结果表明,该种控制方案简单、具较好的快速性及无静差、无超调性能,能够较好地满足被控对象对高精度同步控制的要求。     

基于感知模糊自适应蚁群算法的非线性PID控制

随着系统复杂度的提高和对象不确定性因素的增加,为克服线性PID动态性能和稳态性能差的缺陷,分析了非线性PID控制器各控制参数对误差的理想变化过程,构造非线性PID控制器。由于增益参数大量增加,传统参数优化方法不再适用,在分析蚁群算法的基础上,提出了基于感知自适应蚁群算法,并加入模糊自适应信息素更新机制,用于优化非线性PID控制器的设计方法。通过仿真实验将该控制器与基于蚁群算法的非线性PID控制器和基于蚁群算法、Z-N法的PID控制器进行对比,并对控制性能和收敛性能进行了分析,结果表明该算法有效克服了传统蚁群算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优而停滞的缺陷,该控制器具有更好的动态性能和稳态性能。     

基于模糊自适应整定PID的活套高度控制系统

针对板带热连轧机传统活套高度控制策略存在的问题,提出用模糊自适应整定PID的控制策略．控制器输入取活套量的偏差e和偏差变化率ec,输出取PID控制器3个参数的修正量,从而实现了PID参数的在线自整定．通过MATLAB语言,进行了传统PID控制与模糊自适应整定PID控制动态性能的仿真比较,结果表明采用模糊自适应整定PID控制可明显提高活套高度控制系统的动态性能．     

基于BP神经网络自适应PID的负载控制系统

针对常规PID控制器无法满足时变负载测试系统的快速性和精度要求,设计基于改进BP神经网络的自适应PID控制器;利用西门子S7-200 PLC实现PID算法和神经网络算法,成功实现测试系统对工具进行空载、轻载、重载、瞬间加载等测试;并在BOSCH的圆锯变负载测试系统中得到应用。     

基于P-模糊自适应PID控制的无刷直流电动机调速系统

分析了无刷直流电动机的数学模型,提出了一种新型的P-模糊自适应PID控制方法,并在Matlab/Simulink环境中建立了基于P-模糊自适应PID控制的无刷直流电动机调速系统仿真模型。在该调速系统中,电流控制采用电流滞环,转速控制采用P控制和模糊自适应PID控制相结合的方式,实现了电流滞环和转速模糊控制的双闭环调速控制功能。仿真结果表明,该系统与基于常规PID控制的调速系统相比,系统响应时间缩短一半,且超调减小,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

一种神经形态马赫数PID自适应控制器研究

本文从自适应控制和优化学习算法的角度出发,将传统的PID控制和神经网络BP算法相结合,构造了具有自适应、自学习功能的神经形态PID自适应马赫数控制器(NNCPID)。通过对网络控制模型的训练、学习和系统仿真,验证了该NNCPID控制器在改善马赫数控制性能、提高系统实时性、鲁棒性等方面,具有很大的优越性。     

基于动态递归神经网络的自适应PID控制

提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2-4-1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差及其一阶、二阶微分,因此具有增量型PID控制结构。应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究,仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性,而且对系统参数变化具有较强的鲁棒性。