模糊PID控制在交流伺服电机系统中的仿真研究

针对交流伺服电机这种复杂的被控对象,采用模糊PID复合控制策略对其进行了分析研究,并利用MATLAB/SIMULINK仿真软件进行了仿真,结果显示:将模糊PID复合控制应用在交流伺服电机系统中具有良好的动态及稳态性能,且有很好的鲁棒性等优点。     

基于MATLAB泵控马达变转速节流复合调速系统PID控制仿真

运用MATLAB软件,建立了泵控马达变转速节流复合调速系统PID控制仿真框图,进行了PID控制仿真研究,得出了负载为阶跃信号和正弦信号时的马达速度仿真图,以及系统输入信号为方波时的马达速度仿真图。同时对PID控制系统的曲线跟踪进行了仿真研究,并与开环控制时的曲线跟踪仿真及实验进行了对比,得出了相应的结论。     

基于模糊神经网络的PID控制器在矿井局部通风机调速系统中的应用

针对矿井掘进工作面通风的特点,提出了一种基于模糊神经网络的PID控制方法,用以控制矿井局部通风机。该方法利用模糊神经网络来调整PID控制器的参数,能根据瓦斯浓度的变化自适应调整通风机的转速。仿真实验表明,该控制器较传统的PID控制器,在超调量和稳定时间上,效果都要好得多,具有适应性强、控制灵活、稳定性好等优点。     

模糊PID控制在煤炭分拣机器人控制系统中的应用

针对煤炭机械化采制样系统中分拣机器人工作过程中的时变负载、非线性等特点所导致的基于精确模型的机器人传统控制方法性能上的不足,文章基于模糊控制算法和PID算法相结合的方式,构建模糊PID控制方式;以煤炭分拣机器人伺服系统动态特性为基础,对控制系统进行了Matlab仿真,表明相对于传统PID控制,模糊PID控制是系统具有更好的快速性和鲁棒性。     

神经网络PID在煤泥干燥温度控制中的应用

针对煤泥滚筒干燥机出口温度的控制,提出了应用基于BP神经网络的PID控制器对其进行控制,并研究了它的学习算法,进行了MATLAB仿真,通过仿真结果与传统PID进行了比较。仿真结果表明,神经网络PID控制器在煤泥干燥温度控制中具有很高的应用价值。     

模糊神经网络PID在提升机恒减速系统中的应用研究

针对煤矿提升机恒减速系统现存在的问题,如超调量大,控制精度不高,响应时间不理想等,本文提出了一种将模糊PID控制与BP神经网络相融合的提升机恒减速度控制方法.该方法将提升机减速度误差与减速度误差变化率作为输入,将PID的参数变化量ΔK p、ΔK i、ΔK d作为网络的输出,利用所构建的神经网络拓扑层结构和事先准备好的训...     

PID与模糊控制算法在带式输送机中的应用

根据带式输送机的特点和原理,分别采用PID控制与模糊控制算法对带式输送机进行研究。仿真的结果表明,模糊控制相对于常规PID控制,可明显改善带式输送机的动态性能。     

模糊PID控制及在乳化液泵系统的应用

 为了保障矿井安全生产以及节能技术改造的要求,本文通过对乳化液泵站供液系统进行了常规PID、模糊控制和模糊PID的研究,并利用MATLAB的仿真工具Simulink对系统进行仿真分析,仿真比较结果表明模糊PID具有良好的控制效果。利用西门子S7-200设计模糊PID控制器,在晋城成庄矿实施该方法后,保证了供液压力的稳定性。其压力波动范围小于1MPa,节电率达到0.9677。     

基于神经网络PID的三相异步电机矢量控制仿真研究

传统的矢量控制中,速度调节器通常采用PID调节器,在控制过程中容易出现超调量、转矩波动大等问题。以三相异步电机为被控对象,在MATLAB/Simulink环境下,建立基于转子磁场定向的异步电机矢量控制系统,设计电流控制器、磁链控制器和基于神经网络的PID速度控制器,进行矢量控制的动态仿真研究。仿真结果表明采用的控制方法克服了常规方法的不足,控制效果良好。     

变频及PID控制技术在煤气鼓风机系统中的应用

煤气鼓风机在改造前耗能大,控制系统复杂,通过变频改造后,能耗降低,控制系统简单,充分体现了变频技术在实际应用中的效果优势.     

瞬时转速在柴油机故障检测中的应用

瞬时转速是一个重要的参数,它在故障诊断和动力性能检测等方面受到相当的关注。主要介绍基于瞬时转速的柴油机故障诊断的3种方法,设计了测量系统,实测了柴油机的瞬时转速,并在诊断NTA855-M350柴油机故障中得到证实。     

基于小波包与直接确定神经网络的柴油机故障诊断

系统论述了小波包分析在故障诊断中对信号的分解、去噪和重构,经过基函数神经网络可以很好地对信号进行诊断,最后用典型故障信号通过计算机仿真讨论该方法在柴油机故障诊断中的可行性。     

基于BP神经网络的采煤机自动调高PID控制系统研究

由于采煤机记忆截割技术应用在复杂煤层中具有局限性,提出一种基于BP神经网络的PID控制器,对采煤机的液压自动调高系统进行优化。通过BP神经网络的预测控制原理,改进PID控制器参数。搭建了采煤机滚筒调高PID控制实验系统,并进行了阶跃响应实验和跟踪性能实验。结果表明,相比于传统PID控制器,改进的PID控制器响应更为平稳、跟踪性能更加优越,能更好地满足采煤机在复杂工况下的自动调高要求。     

神经网络PID在温度控制中的应用

提出了一种基于BP神经网络的PID控制器方法,充分利用了BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,这种PID控制方法能学习和适应严重不确定系统的动态特性。采用3层前向网络,动态BP算法,达到了在线实时控制的目的,显示了BP神经网络的PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决高度非线性和严重不确定系统方面的潜能。实验结果表明,该控制器具有响应速度快、精度高和良好的鲁棒性。     

改进型BP神经网络在矿用感应电机速度控制中的应用

针对传统BP神经网络的不足,提出一种改进型神经网络速度控制器,并且应用于矿用电机矢量控制系统。为提高系统的鲁棒性,采用了在线辨识技术,对参数的变化实时补偿。仿真结果表明,这种基于改进型BP神经网络组成的感应电机速度矢量控制系统具有较好的实时控制性能和鲁棒性。     

基于神经网络的自适应PID控制器在矿井输送机中的应用

矿井输送机运行过程中被控对象具有时变、非线性等特性,传统自整定PID控制器难以满足控制要求。采用基于BP算法的神经网络对PID控制参数进行优化,引入FPGA来实现PID控制器的硬件设计,采用DSP Builder 7.0构建闭环测试系统,并基于ModelSim SE 6.2版本进行调试,完成了功能仿真,且对波形进行了比较及分析,证实了FPGA实现自整定PID控制器在矿井输送机中得到了很好的效果。     

基于神经网络的分数阶PID控制器在磨矿分级系统中的应用研究

磨矿分级过程机理复杂,存在惯性大、滞后时间长、参数时变、非线性等影响因素,难以建立精确实用的数学模型,随之带来的控制效果也不理想,针对此提出基于BP神经网络的分数阶PID控制的系统模型。仿真结果表明,该控制模型具有收敛速度快、无超调量、鲁棒性强等特点,并能提高磨机的效率和选矿厂的经济效益。     

东风7B型机车柴油机改7C型柴油机的应用研究

将东风7B机车的柴油机在机车大修中改用7C机车柴油机之后,降低了机车柴油机系统的故障,延长了机车的使用寿命,保证了煤炭运输的任务.