基于CMAC神经网络PID控制算法控制直流电机的仿真研究

传统的PID控制算法对控制参数难以适应,抗干扰能力差,对直流电动机进行控制时速度较慢、稳定性较差,为解决上述问题,文中提出了一种基于CMAC神经网络的PID控制算法来控制直流电动机,对PID控制参数进行自适应修改,仿真结果表明,该算法提高了系统的稳定性、响应速度、参数适应性和鲁棒性,改善了系统控制存在的稳态精度不高的问题。     

一种改进型自适应PID控制算法的仿真与研究

如今PID控制算法广泛应用于工业控制之中。普通PID的控制算法不仅不能消除干扰,甚至有可能带来高频干扰。而自适应PID控制算法吸收了自适应控制与常规PID控制算法两者的优点,该算法能自动辨识被控对象参数,自动整定控制参数,而且结构简单、鲁棒性好、可靠性高,是一种比较理想的控制算法。     

灰色PID控制算法及仿真研究

以灰色系统理论为基础,构造了灰色PID控制算法,对系统不确定部分建立灰色模型,进行灰色预估补偿。经仿真实验表明,该算法可以提高控制质量及其鲁棒性,获得较好的控制跟踪效果。     

一种改进型白适应PID控制算法的仿真与研究

如今PID控制算法广泛应用于工业控制之中。普通PID的控制算法不仅不能消除干扰。甚至有可能带来高频干扰。而自适应PID控制算法吸收了自适应控制与常规PID控制算法两者的优点,该算法能自动辨识被控对象参数,自动整定控制参数,而且结构简单、鲁棒性好、可靠性高,是一种比较理想的控制算法。     

基于预测控制的神经网络PID在热分散温度控制系统中的应用

热分散过程中对温度的控制是非常重要的,温度控制具有非线性、慢时变、大滞后的特点,并且存在不可测的干扰,所以采用基于预测控制的神经网络PID策略,预测下一时刻的模型输出,经过反馈校正,结合最优化指标调整BP网络的权值校正PID的调节参数,实现对热分散温度控制系统的有效控制.该方法已应用在某纸业制浆控制系统中,该系统温度控制平稳,调节时间短,热分散效率明显提高,取得了较好的效果.     

PID控制算法在加热炉温度控制中的应用研究

主要介绍蓄热式加热炉的发展状况,分别比较了PID控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法的优缺点,并结合某钢厂高速线材厂的实际情况,提出一种新型的智能控制算法-神经网络模糊PID控制算法.     

基于模糊PID算法的挤出机机筒温度控制系统设计

针对传统塑料挤出机机筒温度控制系统存在的收敛时间长、超调量大、温度控制精度低的现象,对塑料挤出机机筒的温度控制采取模糊PID控制算法,可以使系统既具有PID控制的可靠性和快速性,又具有模糊控制的高鲁棒性和强适应性,并能消除传统温控系统中普遍存在的温度控制不确定时滞,从而确保系统具有良好的动、静态特性,保证精确控温。开发了基于西门子S7-300 PLC平台的模糊PID温度控制系统,经过现场测试,稳定时间较开关控制法缩短30%左右,超调量确保在2℃以内,达到良好的控制效果。     

PID神经网络控制器的设计及仿真研究

PID神经网络(PID-NN)是一种新型的前向神经元网络,该隐含层单元分别为比例(P)、积分(I)、微分(D)单元,各层神经元个数、连接方式、连接权初值是按PID控制规律的基本原则确定的。PID神经网络控制器是将神经网络和PID控制规律融为一体,既具有常规PID控制器结构简单、参数物理意义明确之优点,同时又具有神经网络自学习、自适应的功能。本文给出了PID-NN控制器的结构形式,计算公式,从理论上证明了PID-NN的收敛性和稳定性,最后对二阶对象下的系统进行了仿真,证明了PID-NN控制器具有较好的自学习和自适应性。     

模糊自适应PID在叶腊石烤箱温度控制中的应用

对叶腊石烤箱的温度控制提出了一种基于模糊自适应PID的控制方法,通过建立模糊控制模型,运用模糊合成推理的方法得到PID三个参数的模糊矩阵表,实现对PID的三个参数的在线校正.通过对叶腊石烤箱温控系统的仿真,验证了该方法的有效性和可行性.     

神经网络PID控制器在温度控制中的应用

现代智能建筑中空调的温度控制是非常重要的环节,利用神经网络来控制温度是目前一种比较先进的控制方法.针对神经网络中BP算法易陷入局部极小的缺点,利用了遗传算法具有全局寻优的优点,将二者结合起来形成混合GA-BP算法来训练神经网络;通过算法比较和实例结果验证,表明该算法可以有效、可靠的实现空调的温度控制.     

基于FCMAC与PID复合温控器在DMK-240真空烧结炉中的应用

针对国内某大型硬质合金企业的DMK-240真空脱蜡烧结一体炉控制系统研发项目,设计出了一种基于PLC和工控机构成的控制系统。该控制系统以温度为主要控制参数,采用基于模糊小脑模型神经网络(FCMAC)与PID控制算法相结合的复合温度控制器对温度进行控制。实际运行结果表明,控制方案控制精度高,动态特性好,满足现代硬质合金生产工艺要求。     

基于PID与LQR的两轮平衡小车控制算法的仿真研究

两轮平衡小车是一种非线性、强耦合、多变量的系统,是检验各种控制方法处理能力的典型装置。在ADAMS与MATLAB软件平台下,应用PID与LQR两种控制算法对两轮平衡小车的控制效果进行研究。研究表明:LQR的控制效果较好,适应性更好。     

基于MOMI模糊神经网络PID温室控制算法研究

通过对温室大棚的分析,论证了模糊神经网络PID控制技术在温室控制中的可行性.将模糊神经网络控制与传统的PID控制相结合,通过PID算法实现控制的准确性.通过实验证明该控制系统具有较好的适应能力和较强的鲁棒性,控制效果很好.     

变速积分PID算法在温度控制中的应用

提出一种变速积分数字PID控制算法。在温控系统中根据测量值与设定值偏差大小．改变积分项的累加速度．用MATLAB仿真分析说明该算法在改善温控过程的动态性能方面具有良好的响应速度。     

小脑模型与PID复合控制在板厚控制系统中的应用研究

板带材轧制过程中AGC (Automatic Gauge Control)控制系统具有高度非线性和时变性的特点,现有的传统PID调节很难再进一步提高其控制精度,本文提出一种基于小脑模型神经网络和传统PID复合控制的控制策略.仿真研究表明,该复合控制算法提高了系统的控制精度,加快了系统的响应速度,并且具备较强的抗干扰能力.     

神经网络自适应PID在开关磁阻电机中的应用仿真

介绍了一种基于神经网络的自适应PID控制器,其运用神经网络和BP算法在线调整PID参数,并把此控制器和传统PID控制器组合成一个复合控制器应用于开关磁阻电机调速系统中.仿真结果表明,与传统的数字PID控制器相比,该复合控制器具有更好的自适应性和鲁棒性.     

一种基于BP神经网络的模糊PID控制算法研究

提出了一种基于神经网络自学习和并行处理的能力。利用模糊控制对未知模型不精确控制的功能来设计的PID控制算法,仿真实例表明能较好地实现PID控制器参数在线调整和优化。     

PID控制在卷取温度控制中的应用

卷取温度是影响带钢组织性能的重要工艺参数之一。将经典PID反馈控制应用到热轧带钢卷取温度的控制中,通过合理地设置温度采样时间和调节周期,并且考虑不同化学成分、不同厚度等带钢规格参数分别调整比例、积分和微分系数,取得了良好的效果,提高了卷取温度控制精度和产品成材率。     

模糊PID控制器在电锅炉温度控制系统中的应用

电锅炉已经成为供热采暧的主要设备．它的温度控制系统由于存在非线性、大滞后以及时变性等特点,常规的PID控制器很难达到较好的控制效果。考虑到模糊控制能够对复杂的非线性、时变系统进行很好的控制。但却无法消除静态误差的特点．本文将模糊控制引入到常规PID控制中．提出了一种模糊PID参数自整定控制器。并且对电锅炉温度控制系统进行了抗扰动的实验。仿真结果表明。和常规PID控制器相比．所设计的模糊PID控制器改善了温度控制系统的动态性能。提高了系统的鲁棒性。     

基于ARM的PCR仪温度控制系统研究

本文设计一种基因扩增仪的温度控制系统,它以ARM芯片为核心,由液晶屏、键盘、驱动电路等模块组成,并以PWM技术、PID控制算法实现温度的控制,使系统可较好地完成基因扩增仪的热循环过程。经测试结果显示该控制系统能够很好地满足基因扩增仪对升降温速度以及精度的要求,真正地实现了低成本、高精确度、快升降温速度。该系统作为基因扩增的专用设备在生命科学、医学研究等研究领域具有良好的应用前景。