采用人工神经元的智能PID控制

采用单个人工神经元构成智能ＰＩＤ控制器．以系统的误差信号作为神经元的输入，神经元的权系数相当于传统离散ＰＩＤ的比例、积分、微分系数，神经元的输出为实际控制信号的修正值．利用ＢＰ学习规则在线修正神经无权值，以便能够获得在线自动寻优，调整ＰＩＤ控制器参数．该方法适用于被控系统模型未知、非线性严重和参数变化较大的场合．本文对一非线性系统进行了仿真，结果表明该控制器具有很强的自适应和自学习能力．     

时变参数气动系统自适应控制的仿真研究

基于δ－ＭＲＡＣＳ离散控制理论,构成一阶自适应控制器,对时变参数气动系统进行大量的仿真试验研究,考察在强模型化误差下自适应参数的变化对系统动态特性的影响,给出使系统输出为最优状态下的自适应参数的取值范围,为进一步研究提供理论依据。     

卷绕张力控制器的三种设计方法及性能分析

给出了高速纺丝机卷绕张力控制器的三种设计方法；变参数ＰＩ控制、神经元自适应ＰＩＤ控制及神经元自适应ＰＳＤ控制。对三种控制方法下系统的性能进行了对比。表明三种控制方法均具有较好的控制性能。其中神经元自适应ＰＳＤ控制器设计简单，具有很强的自学习、自适应能力，是一种很好的张力控制方法。     

水轮机调节系统的神经网络控制

设计了一个三层ＢＰ神经网络,对有功功率反馈参与控制的水轮机调节系统,以其典型工况下的最优ＰＩＤ系数作为训练样本,对所设计的ＢＰ神经网络进行离线训练,进而构成一个基于ＢＰ神经网络的变参数ＰＩＤ控制器;利用ＢＰ神经网络的函数逼近能力来实现ＰＩＤ控制器在线调整,以达到优化控制的目的。对简单电力系统的仿真结果表明,这种控制器与常规ＰＩＤ控制器相比可以取得较好的控制效果,是实现水轮机调节系统自适应控制的一种可行的方法。     

一类不确定非线性系统基于Backstepping的自适应跟踪控制

研究了一类非匹配不确定性非线性系统自适应跟踪问题,在假设系统模型不确定参数未知时,结合Backstepping的递推方法和鲁棒控制技术,经过多步递推设计了输出反馈控制器和参数自适应控制律.通过控制参数调节,对存在非匹配不确定性和未知干扰的非线性系统实现了输出跟踪.基于Lyapunov稳定性理论所设计的控制器不仅使系统的输出跟踪给定的期望输出,而且使得系统对于所允许的不确定系统状态全局一致有界.与经典反演设计相比,本方案允许非参数化不确定性,增强了控制系统的鲁棒性.最后的仿真算例验证所设计控制方法的有效性.     

一种新型神经网络结构的PID控制器及其仿真研究

出了一种新型的神经网络结构的ＰＩＤ控制器（Ｎ－ＰＩＤ）,该控制器将神经网络和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,又具有神经网络自学习、自适应之能力．还给出了Ｎ－ＰＩＤ控制器的结构、计算公式及二阶对象下系统的仿真结果．     

一阶时滞不稳定系统的镇定及复合PID控制

针对具有时滞一阶非最小相位系统的被控对象，提出了一种复合ＰＩＤ控制方法，推导出复合ＰＩＤ控制器控制参数的整定公式及修正方案。考虑到被控对象的不确定性、慢时变等特点，以神经网络构造ＰＩＤ控制器，解决了ＰＩＤ控制参数在线调整的问题，使ＰＩＤ控制器适用范围更广泛。对闭环控制系统仿真结果表明，该系统控制参数整定方法简单，具有非常好的控制效果。     

80C198单片机在脉宽调速中的应用研究

以８０Ｃ１９８单片机为控制器,通过检测接口电路和单片机硬件资源中的高速输入部件（ＨＳＩ）对电机转速进行检测,经数据处理和ＰＩＤ调节后,由高速输出部件（ＨＳＯ）输出ＰＷＭ控制信号,实现了对电机在大范围内的无级调速和精确控制。系统还具有远程通讯、测控功能选择、数据实时显示、参数在线修改和掉电保护等功能。文中给出了详细的硬件原理电路和软件设计。     

自校正PID在炉温控制中的应用

将微处理机适时控制及常规ＰＩＤ控制的各自特点结合在一起，构成了一种新型的自适应控制器．这种控制素所具有的自动在线修正ＰＩＤ参数的能力，使其对连续式电加热炉具有更大的适应性和更好的动态品质．     

连续消毒塔系统的自适应模糊PID控制

本文提出的自适应模糊ＰＩＤ控制器，是在传统的模糊ＰＩ控制器基础上增加了具有预测作用的模糊ＰＤ控制和性能指标监督的适应性控制，使系统的控制性能大大提高，且保持了控制器结构简单和易于实现的优点。仿真研究表明了该方法的有效性。     

基于H_∞控制的多变量系统PID控制器设计

研究了基于环路成形Ｈ∞控制的多变量系统ＰＩＤ控制器设计。为了能方便地在实际工程中实现复杂的控制，提出了采用多变量ＰＩＤ控制器逼近所得高阶控制器的方法，并给出了如何选择影响闭环系统性能的预补偿器方法。这种设计方法的主要特点是，只通过调整反映闭环系统的鲁棒稳定性与时域性能的一个设计参数，便可以得到ＰＩＤ控制器。仿真结果表明，所得的多变量ＰＩＤ控制器具有较好的鲁棒稳定性和鲁棒性能。     

熔喷法非织造布生产线的微机控温系统设计

介绍了采用ＭＣＳ－５１单片机对熔喷法非织造布生产线进行温度控制的硬件结构和控制软件,为提高系统的控制精度,采用了基于专家规则的ＰＩＤ复合控制方案。该测控系统能够同时完成了７路温度自动测量和控制,具有响应快,超调小,稳态精度高等特点。通过键盘和显示器构成了良好的人机界面,操作可在不停机的情况下完成参数的重新设定和检测控制。     

基于神经网络的自适应控制器

提出了一种基于神经网络的控制系统，将传统ＰＩＤ工程整定法与神经网络相结合，采用直接自适应控制方法，使基于神经网络的控制器在ＰＩＤ控制的基础上实现自适应控制，更有效地改善控制品质。     

多输入多输出系统的神经网络PID解耦控制器

基于神经网络的ＰＩＤ控制,提出了一种可用于有耦合的多输入多输出系统的比例、积分和微分参数在线自整定的神经网络ＰＩＤ解耦控制器,可以实现对多变量系统的角耦控制,仿真结果表明系统具有很好的动态及稳态性能。     

模糊控制在焦炉温度系统中的应用

介绍了模糊控制在焦炉温度控制系统中的应用,并讨论了Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制器在该系统的实现。运行结果表明,该控制器具有良好的控制性能。     

无刷直流电动机控制系统的单神经元控制器

为了克服电机非线性、变参数的影响,本文研究了适用于无刷直流电动机控制系统的单神经元自适应ＰＩＤ控制器。对线性和非线性单神经元自适应ＰＩＤ控制器的分析和仿真表明线性单神经元控制系统具有响应快、鲁棒性强、自适应好等特点,易于实现实时控制。     

基于响应特性匹配的目适应PID控制

本文导出了基于响应特性匹配的自适应ＰＩＤ控制算法，并给出了自适应３参数ＰＩＤ和５参数ＰＩＤ的仿真结果．结果表明：自适应５参数ＰＩＤ明显优于３参数ＰＩＤ，而且在基于响在特性匹配的工作方式下，容易实现３参数和５参数的以及其它控制律的自适应控制．     

疲劳试验机举升架双缸同步控制研究

聚焦疲劳试验机举升架的双缸同步举升精度问题,提出使用单神经元 ＰＩＤ 自适应算法作为疲劳试验机举升架双缸同步系统的控制算法,旨在克服传统 ＰＩＤ 算法在液压系统中参数难以整定带来的系统同步性能不佳的问题。首先,分析疲劳试验机举升架双缸同步系统的同步原理,建立同步系统数学模型;然后,仿真分析了传统 ＰＩＤ 控制算法和单神经元 ＰＩＤ 自适应控制算法在疲劳试验机双缸同步系统中的控制效果;最后,在疲劳试验机上分别进行了传统 ＰＩＤ 控制算法与单神经元 ＰＩＤ自适应控制算法的举升架同步举升试验。试验结果表明：单神经元 ＰＩＤ 自适应算法控制下的系统同步误差率为１．５％,传统ＰＩＤ控制下的系统同步误差率为３．７５％,在双缸同步中应用单神经元 ＰＩＤ自适应算法可以有效提升同步精度。     

一种记忆元网络自适应控制方法

本文提出了一种神经网络自适应方法。该方法采用记忆元网络采用记忆元神经网络进行对象模型辩识,用单个神经元实现了自适应ＰＩＤ控制器。被控对象输出误差经记忆元辩识网络反传后得到控制器的输出误差,以此修正控制器网络权值,由于记忆元网络无需引入延迟算子,能够逼近任意阶线性动态,保证了模型辩识的精度和误差返传的精度,神经元ＰＩＤ控制器具有极为简单的结构与算法,保证了自适应控制的实时性,大量仿真结果表明该方法可     

隧道窑温控系统中的参数自适应Fuzzy－PID复合控制

针对隧道窑温度控制的特点，提出了采用参数自适应Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ复合控制方式，以解决系统中动、静态特征的相互兼顾问题。运行结果表明，该控制方式具有很好的鲁棒性和理想的稳态精度。