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本文对传统电阻炉PID控制器的不足之处进行了分析,阐述了单神经元PID控制算法的优点。介绍了基于有监督hebb学习算法,并结合实际控制经验而设计的单神经元控制器。分析了单神经元控制器中各个参数的意义与取值原则,并用Matlab软件对单神经元控制器在阶跃输入信号的情况下进行了仿真。仿真内容有:连接权值、k值变化对系统的影响及选取方法;单神经元PID控制器与常规PID控制器的抗干扰能力和调节性能对比。仿真结果证明,该单神经元控制器具有很好的参数自整定能力,且抗干扰能力强,超调量小,其各方面的控制效果均优于常规PID控制器。用于电阻炉温度控制系统的单神经元控制器较之传统的PID控制器能取得更好的控制效果。 相似文献
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研究工业过程控制,非线性系统难以建立其精确的数学模型,常规PID算法难以实现其控制.对此,将神经网络算法和PID算法结合起来,为提高性能和响应速度,设计了针对非线性系统的自适应PID控制器,PID控制器采用单神经元来实现自适应调整.分别采用了三种学习算法来实现单神经元PID控制器参数的调整,即基于二次型性能指标的学习算法、基于BP神经网络辨识的学习算法和基于RBF神经网络辨识的学习算法.三种算法的仿真结果表明,都实现了PID控制器的自适应调整的目的,实现对非线性系统的有效控制,证明三种方案的可行性. 相似文献
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对传统电阻炉PID控制器的不足之处进行了分析,阐述了单神经元PID控制算法的优点。介绍了根据有监督hebb学习算法,再结合实际控制经验而设计的单神经元控制器。分析了单神经元控制器中各个参数的意义与取值原则,并用Matlab软件对单神经元控制器在阶跃输入信号的情况下进行了仿真。仿真内容有:连接权值、K值变化对系统的影响及选取方法;单神经元PID控制器与常规PID控制器的抗干扰能力和调节性能对比。仿真结果证明单神经元控制器具有很好的参数自整定能力,且抗干扰能力强,超调量小,控制效果在各个方面都要优于常规PID控制器,单神经元控制器用于电阻炉温度控制系统比传统的PID控制器能取得更好的控制效果。 相似文献
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《自动化仪表》2017,(10)
针对自抗扰控制器(ADRC)在锅炉汽包水位控制系统中整定参数较多且不易整定的不足,提出了单神经元自抗扰控制(SNADRC)技术方案。自抗扰控制器是一种新型的非线性控制器,对模型精度要求不高,且具有优良的鲁棒性能和较好的控制品质。单神经元具备良好的自学习、自整定能力,以及结构简单、算法收敛快、适应能力强的特性。该方案采用单神经元控制模块,改进了自抗扰控制器的非线状态误差反馈(NLSEF)模块,不仅降低了参数整定的数目,且具有较强的自我调节和自我学习的能力,实现了参数的在线自整定。对传统PID锅炉汽包水位控制系统与单神经元自抗扰锅炉汽包水位控制系统的控制性能进行了比较。仿真结果表明,单神经元自抗扰控制系统超调量更低,抗干扰能力更强。该控制器具有优良的应用前景。 相似文献
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单神经元自适应PID控制器设计方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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单神经元自适应PID控制器设计方法研究 总被引:8,自引:3,他引:8
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. 相似文献
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为解决传统PI控制对具有时变、非线性特性的DC/DC变换器动态控制性能不佳的问题,将人工神经网络与PID控制理论相结合,为DC/DC变换器设计了一种单神经元自适应PID控制器。该控制器算法简单,通过对加权系数的在线调整来实现自适应、自学习功能,从而满足DC/DC变换器的时变及非线性特性。以BUCK型变换器为例,建立了DC/DC变换器智能控制系统的仿真模型,在不同负载及参数变化的情况下与常规PI控制效果进行对比分析,结果表明,单神经元自适应PID控制器对DC/DC变换器具有很好的控制效果和鲁棒性。 相似文献
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神经元滤波型2自由度PID控制器研究 总被引:4,自引:0,他引:4
本文给出了一种用神经元实现的给定值滤波型2自由度PID控制器.这种控制器利用
神经元权值自学习功能解决了2自由度PID控制器参数整定这个难题并使系统具有自适应能力
.物理实验表明:神经元滤波型2自由度PID控制器具有应用价值. 相似文献
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复杂工业过程的遗传模糊神经网络控制 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出一种基于遗传算法和监督学习方法的有效模糊神经网络控制,这种控制器采用并行处理的推理网络,具有两个重要特点:自适应和学习性,所提方法经过仿真和温控验证表明控制性能良好。 相似文献
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Inherently, the brushless DC motor (BLDCM) is a nonlinear plant. So, it is hard to get a good performance by using the conventional PI controller for the speed control of BLDCM. In this paper, a fuzzy adaptive single neuron neural networks (NN) controller for BLDCM is developed. The fuzzy logic system (FLS) is adopted to adjust the parameter K of single neuron NN controller online. By this way, performance of the system can be improved. Performances of the proposed fuzzy adaptive single neuron NN controller are compared with the performances of conventional PI controller and normal single neuron NN controller. The experimental results demonstrate that a good control performance is achieved. The using of fuzzy adaptive single neuron NN makes the drive system robust, accurate, and insensitive to parameter variations. 相似文献
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In this paper, a voice coil motor (VCM) featuring fast dynamic performance and high position repeatability is developed. To achieve robust VCM control performance under different operating conditions, an on-line constructive fuzzy sliding-mode control (OCFSC) system, which comprises of a main controller and an exponential compensator, is proposed. In the main controller, a fuzzy observer is used to on-line approximate the unknown nonlinear term in the system dynamics with on-line structure learning and parameter learning using a gradient descent algorithm. According to the structure learning mechanism, the fuzzy observer can either increase or decrease the number of fuzzy rules based on tracking performance. The exponential compensator is applied to ensure the system stability with a nonlinear exponential reaching law. Thus, the chattering signal can be alleviated and the convergence of tracking error can be speed up. Finally, the experimental results show that not only the OCFSC system can achieve good position tracking accuracy but also the structure learning ability enables the fuzzy observer to evolve its structure on-line. 相似文献
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提出了基于二次型性能指标学习算法的单神经元PID控制算法,应用在工业用环境试验箱设计,给出相应的软硬件设计。样机实验表明,这种新的控制策略学习速度快,动态响应时间短,实现了参数的在线优化,使系统具有良好的动态品质和稳态性能。 相似文献
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一种采用增强式学习的模糊控制系统研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种新的自学习模糊控制系统,该系统有机地集成了BB(Bucket—Brigade)算法和遗传算法,组成一种新的增强式学习(Reinforcement Learning)算法,能够在缺少输入—输出样本集的情况下自动学习生成模糊控制规则,调节隶属度函数。 相似文献