神经网络在细纱机中的应用

介绍了一种基于PLC和DSP的细纱杌控制系统.该系统针对细纱机控制系统的非线性与传统PID控制方法的不足,提出了一种改进型基于RBF神经网络在线辨识的单神经元PID自适应控制方法.该方法构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识,建立起在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的学习,从而实现控制器参数的在线调整.仿真试验结果表明.该控制器控制精度高,动态性能好,其控制效果优于传统的PID控制器.     

改进Smith控制与RBF单神经元PID的换热器控制系统

为了高效控制工质出口温度,维持换热器稳定运行,针对Smith预估控制算法及径向基函数(RBF)神经网络辨识单神经元比例-积分-微分(PID)控制算法特点,提出了Smith控制算法和RBF神经网络辨识单神经元PID相结合的控制策略,对Smith控制算法在结构上进行了改进,以提高RBF神经网络辨识单神经元PID控制的抗干扰能力,减少Smith控制算法对模型的依赖程度.仿真分析表明:应用于换热器工质出口温度控制系统,改进算法控制性能显著优于其它控制方法,抗干扰能力得到了大幅提高.     

基于RBF NNI的单神经元PID模型参考自适应控制

RBF神经网络是一种性能良好的前向网络,它具有最佳逼近性能。本文中基于RBF神经网络,以单神经元PID作为控制器NNC,RBF网络作为辨识器,实现对被控对象的雅谷比信息辨识。传统的系统辨识方法包括以脉冲响应、最小二乘法为基础和最大似然法等,普遍存在难以克服的不足。本文的辨识方法及模型参考自适应控制方法具有计算速度快、推广和逼近、收敛特性良好等诸多优点,通过本文中的实例仿真,可以看出运用基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制的系统输出可以达到对输入精确的跟踪效果。     

基于神经网络的PID控制器

提出了一种新型PID控制器,该控制器利用BP网络实现PID参数的在线调整,采用RBF网络对被控对象在线辨识。仿真结果表明该控制器的控制效果优于传统的PID控制算法和模糊自适应PID控制算法。     

基于神经网络和遗传算法的智能PID控制

提出了一种结合神经网络和遗传算法的智能PID控制算法;该控制器先利用RBF辨识网络在线辨识系统模型,再利用遗传算法在线调整PID三个控制参数,将传统的Ziegler-Nichols方法所得的控制参数作为遗传算法的初始参数范围,缩小了遗传算法的寻优范围;在MATLAB6.5环境下进行仿真和试验研究,结果证明RBF辨识网络的输出能够很好地跟踪对象输出,遗传算法很好地优化了控制参数;二者结合可在线有效地控制较复杂的被控对象.     

基于DRNN在线辨识的真空炉温度控制

提出一种基于DRNN在线辨识的单神经元PID控制方案,由DRNN对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型并为单神经元控制器提供梯度信息,从而实现控制器参数的在线调整。仿真结果表明,对象参数非线性时变时,该控制方法温度控制精度高,动态特性好,收到了良好的效果。     

RBF神经网络的PID控制研究与仿真

研究工业控制系统优化问题,由于工业控制领域中存在复杂非线性时变系统,很难确定精确模型.传统PID控制局限于线性系统,控制效果不理想.为了提高控制精度,提出一种RBF神经网络辨识的PID控制方法.首先利用RBF神经网络线辨识被控对象的离散模型,获得PID参数在线调整信息,然后利用单神经元对控制器参数进行在线自适应整定,从而实现系统的智能控制.通过实例进行验证,并与传统PID控制方法进行对比,结果表明控制方法具有响应速度快、控制精度高等优点,且具有较强的自适应性、鲁棒性和抗干扰能力,为控制系统设计提供了新方法.     

基于改进型RBF神经网络辨识的PID控制

针对工业控制领域复杂非线性时变系统．提出了基于改进型RBF神经网络的PID参数在线自整定方法。采用改进型RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型，自动调整PID控制器参数，实现系统的智能控制。仿真结果表明，与常规RBF神经网络PID控制方法相比，该方法具有控制精度高、响应速度快的优点，并且具备较强的自适应性和鲁棒性。     

基于RBF辨识的单神经元PID调速器设计

本文设计一种基于RBF辨识的单神经元PID调速器,基于有监督的Hebb学习规则的单神经元作为控制器,RBF网络作为辨识器,实现对被控对象的Jacobian信息辨识。仿真结果表明利用所提出的方案设计异步电动机矢量控制系统的速度调节器,当电机参数改变或者受到外部扰动时,系统没有超调,有更快的响应速度和更强的抗扰动能力,具有良好的动态特性。     

一种RBF神经网络自适应PID控制器在超临界温度系统的应用研究

将传统PID控制器参数优化和径向基函数（RBF）神经网络结合,提出了基于RBF神经网络的PID控制器。将该控制器用于某超临界电厂温度系统中,由RBF网络对温度控制系统进行在线辨识,建立其在线参考模型并为PID控制器提供信息,控制器通过在线的自学习不断进行适应性控制,从而实现参数在线自调整,优化误差性能指标。MATLAB仿真结果表明,控制器对超临界温度系统有较好的控制效果,不仅跟踪性能良好,而且抗干扰性较强,鲁棒性较好。