模糊神经网络PID控制器及在DTC中的应用

本文详细介绍了常规控制和模糊PID控制在直接转矩控制系统中的应用，建立在MATLAB仿真模型的基础上．利用多层神经网络构建模糊PID控制器，通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则，根据不同时刻的误差和误差变化率运用模糊推理在线自整定PID参数。仿真表明，改进的模糊PID控制器具有常规PID控制器更好的效果。本系统适用于高性能交流伺服或调速系统。     

基于模糊自整定PID 四旋翼无人机悬停控制

四旋翼无人直升机是一种多输入、强耦合、多变量、欠驱动的系统,其可以应用到航拍、考古、边境巡逻、反恐侦查等多个领域,具有广阔的前景。根据欧拉定理以及牛顿定律建立四旋翼无人直升机的动力学模型,并且考虑了空气阻力、转动力矩对于桨叶的影响,而后基于经典PID 算法设计了双环控制系统,之后在此基础上结合模糊控制技术设计了模糊自整定PID 控制器。通过Matlab /Simulink 对两种控制算法设计的控制器进行仿真比较,从仿真结果可以看出两种控制算法均可使四旋翼无人直升机到达指定位置并且保持悬停状态,但模糊自整定PID 算法设计的控制系统在响应时间以及稳定性方面优于经典PID 下的控制系统的控制效果。     

基于PID的张力计校准装置张力稳定性控制研究

针对传统张力计校准装置存在张力控制精度较低,导致张力稳定性控制效果不佳的问题,结合BP模糊神经网络的特点,设计一个基于PID控制方法的张力计校准装置张力稳定性控制系统。首先,对软式传动系统钢索张力调节器的工作原理进行分析;然后基于BP神经网络和PID控制器,搭建一个牵引绞车数学模型;最后基于构建模型实现牵引绞车准确控制。仿真结果表明,对传统的PID控制、模糊PID控制器和提出的BP模糊神经网络PID控制器分别从第2 s开始每4 s施加500 N的干扰力后,BP模糊神经网络PID控制器的反应速度最快,所用时间最短,说明该控制器的反应速度和稳定性能更强,可实现张力计校准装置张力稳定性有效控制,具备一定的可行性。     

模糊自整定PID控制在三自由度直升机实验系统中的应用

针对三自由度直升机的飞行高度和飞行速度的跟踪控制,设计了模糊自整定PID控制器.介绍了三自由度实验系统的组成及其数学模型.设计了基于LQR的常规PID控制器和皋于模糊控制理论的模糊自整定PID控制器.应用2种方法对直升机的飞行高度和飞行速度进行实时控制.实验结果表明,模糊自整定PID控制有更快的响应速度,更好的稳定性和鲁棒性.     

雷达天线模糊自适应控制器的设计及分析

针对雷达天线控制系统对稳定性、精确性、鲁棒性以及随动性的高要求,结合控制系统PID参数调整经验,以积分时间和微分时间的关系为基础,设计一种新的模糊自适应PID控制器,并提出基于常规PID控制器参数的简易参数调整方法。通过Matlab/Simu-link进行仿真分析,结果表明,所设计的控制器在简单易用的基础上,弥补了常规PID控制器的不足,在超调量、响应时间和稳态静差都有比较好的效果;对随动信号也有较好的跟踪能力;尤其在系统辨识存在误差的情况下仍有较好的控制效果,具有广泛的实用价值。     

无刷直流电机的模糊神经网络控制设计

在无刷直流电机(BLDCM)的控制上,传统PID等控制方法存在或多或少的不足.在模糊PID控制的基础上提出了一种模糊神经网络PI控制器的设计方法.该方法结合了模糊逻辑与神经网络,使得模糊控制器模拟了人的控制功能,不仅对环境变化有较强的适应能力,还拥有自学习能力.相比模糊PID控制,其具有计算量小、稳定性强等特点.对BLDCM进行建模与分析;在BLDCM数学模型的基础上,分别设计模糊PID控制器和模糊神经网络PI控制器;对设计的控制器进行仿真验证并分析.实验结果表明,模糊神经网络PI控制具有跟踪性能好、超调小、响应快、脉动小等优点,其动静态特性均优于模糊PID控制.     

基于模糊神经网络的机器人关节驱动补偿控制器

本文提出了一种模糊神经网络控制器,该控制器用于工业机器人关节驱动的位置控制,克服了传统PID很难达到对非线性以及不确定因素的控制效果和简单模糊控制不能完全消除稳态误差的缺点,通过神经网络对模糊规则的学习优化,提高了机器人关节末端位置精度,具有较好控制效果。     

化工过程pH值的模糊免疫PID控制

针对化工过程pH值变化的非线性、时滞特点,提出一种模糊免疫PID控制方法;该方法依据生物免疫原理设计免疫反馈PID控制器,并使用模糊控制器来实现免疫反馈的非线性函数,然后优化控制器的参数,最后借助MATLAB工具进行仿真实验;PID控制器比例控制由公式5计算,其参数优化结果为K=4.5,η=2.0,Ki=0.009,Kd=6.0。仿真结果显示,模糊免疫PID控制效果优于自适应模糊PID和普通PID控制的控制效果。     

改进型模糊神经网络PID控制器的设计与仿真

传统PID控制器存在控制参数无法在线调整、控制效果差等问题。为了解决这些问题,本文提出了一款基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器。该控制器不仅融合了模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力,还创造性地将模糊规则参数化,使模糊规则也可以在线调整,进而提高了控制的准确性。同时,通过建构新型激活函数——IThLU函数,有效地避免梯度消失及梯度爆炸现象的发生,提高了控制的响应性。最终的仿真实验结果表明：这种改进型模糊神经网络智能PID控制器可以实现控制参数的在线实时调整,提高系统的响应性、稳定性和准确性,是对PID控制算法的有效改进。     

基于T-S模型的模糊神经网络PID控制

针对在非线性、时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性、可解释性的特点;然后又利用神经网络的学习算法,实现了对模糊控制器的参数调整,使控制器具有了适应时变、不确定系统的自学习和自组织能力。针对非线性、时变系统,将此控制器与传统PID控制器对比进行了仿真研究,并应用于啤酒发酵领域,其结果表明,该控制器取得了令人满意的效果。     

基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统

网络控制系统中存在着时延、丢包、网络干扰等问题。针对网络控制系统中存在恶化系统的控制性能,甚至导致系统不稳定的因素,提出了一种基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统,它能根据系统的实际输出与期望输出误差,利用自适应模糊控制和神经网络自学习的原理进行控制参数的自行调整,以符合控制系统的实际要求,同时,分析了网络延时,丢包率及网络干扰因素对系统性能的影响。利用TrueTime工具箱建立了包含自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的仿真模型,并将其分别与基于常规PID控制器的网络控制系统和基于模糊参数PID控制器的网络控制系统进行了比较。实验结果表明,在相同的网络环境下,基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的控制效果比基于常规的PID控制器和基于模糊参数PID控制器的要好,且具有较好的抗干扰能力和鲁棒性能。     

神经网络PID工业温度控制系统研究

本文介绍了一种神经网络PID控制器,并将它与传统PID控制器、模糊控制器和神经网络控制器进行比较。神经网络PID控制器综合了PID控制器和神经网络控制器的优点并弥补了它们各自的不足之处。通过上述各种控制器在工业温度控制系统的仿真研究表明,神经网络PID控制器具有超调小,过度时间短,控制精度高的优点,对大滞后的温度控制系统有很好的控制效果。     

串联型模糊神经网络PID控制器的设计

该文提出了一种串联型模糊神经网络PID控制器的设计方法 ,该方法利用人工神经元网络的聚类功能来对反馈回来的误差输入量进行分类 ,然后串联一个模糊控制器 ,并根据人工神经网络的分类结果来构造模糊规则库 ,使整个控制器既具有PID调节的功能 ,同时避免了神经元网络的发散问题 ,并解决了模糊规则库构造的困难 ,从而实现对PID控制器参数的智能调节。     

基于改进模糊神经网络的PID参数自整定

针对传统PID整定控制效果差且单纯神经网络整定存在参数学习和调整困难等问题,提出了一种基于改进模糊神经网络的PID参数整定方法。在该方法中,PID控制器的控制参数采用基于Mamdani模型的模糊神经网络进行自适应整定,模糊神经网络参数采用混沌遗传算法离线粗调和BP算法在线细调的方式进行学习和调整,仿真结果表明该整定策略动态响应快、误差控制精度高且网络中各节点及参数物理意义明确。最后分别从模糊规则数的变化及适应度函数的选取两方面提出两种优化方案,仿真结果表明增加模糊规则数或采用不同的适应度函数都有利于进一步减小控制误差。     

基于神经网络的模糊自适应PID控制方法

提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器。该控制器综合模糊控制、神经网络与PID调节各自的优点，既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制作用，又具有神经网络的学习和适应能力，同时具备PID控制的广泛适应性，仿真实验表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。     

基于改进遗传算法的FNNPID控制器在温度控制系统中的应用

根据温度控制系统的特点,为提高其控制质量,设计了一种模糊神经PID控制器。该控制器在温度偏差大时采用模糊神经控制,偏差小时采用模糊神经PID控制,由模糊控制开关保证两种控制方法的平滑过渡,用改进的遗传算法优化网络参数。仿真实验表明采用该控制方法系统响应速度更快、超调更小、精度更高、适应性更强。     

电视导引头伺服系统模糊PID控制技术研究

为了满足电视导引头位置伺服系统在部件级测试中的要求,在构成位置闭环的基础上设计了模糊PID控制器以操纵执行机构.控制算法根据位置偏差及变化率将响应划分阶段,经试验确定模糊规则,使用模糊推理实时整定各阶段PID参数,使指标趋于最优.仿真及试验结果表明,模糊PID控制器减小了稳态误差,缩短了调节时间和超调量.模糊PID控制...     

一种融合型智能PID控制器的研究与应用

本文介绍了一种基于神经网络和模糊控制技术相融合的智能PID控制器的设计。仿真和实际应用结果表明,这种融合型智能PID控制器具有超调量小、调节时间短的优点,提高了控制系统的实时性和抗干扰能力。