排序方式: 共有53条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
针对置换蒸煮锅内存在的温差及温差对象的非线性严重、大时滞、要求控制实时等特点,提出了保证蒸煮锅内温度一致的、基于专家经验的单神经元串级PID自适应控制策略。该控制策略引入专家经验调节单神经元增益K,同时将单神经元PID自学习和自适应的能力与串级优势相结合,可实时快速地进行温差控制。在Simulink中,调用该控制策略的s函数,进行温差对象特性的动态仿真实验,以验证其鲁棒性和模型失配响应。结果表明:该控制策略的鲁棒性与自适应性比常规温差-流量串级PID控制及单神经元PID串级控制更好;THJSK-1平台中的实时控制还表明,该控制策略具有可行性。 相似文献
4.
5.
6.
7.
8.
对于造纸污水处理中的曝气池控制系统,由于溶解氧浓度控制存在着大滞后,非线性以及波动大,难以确定数学模型等问题,本研究提出了模糊神经网络PID控制溶解氧浓度。利用MATLAB对算法进行仿真,结果表明,该控制器鲁棒性好,超调量小,响应迅速。 相似文献
9.
基于DRNN的纸机定量水分解耦控制仿真分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对抄纸过程中具有的强耦合、大时滞特点,提出了一种自适应的PID解耦控制方法,利用对角凹归神经网络(DRNN)来辨识系统模型,通过对PID控制器参数进行调整,实现多变量解耦控制.对纸机定量、水分控制系统的仿真研究结果表明:该方法具有较快的系统响应和抗干扰能力,较好地解决了定量和水分之间的耦合作用. 相似文献
10.
针对单神经元PID算法中的增益K不能自调整引起的动态响应慢的问题,提出了一种将免疫算法与单神经元PID算法相结合的控制算法——免疫-单神元PID算法。依据T细胞免疫机理调节单神经元PID算法中的增益K,使增益K获得自调整功能,以改善单神经元PID算法的动态性能,提高其学习速度。仿真结果表明,该算法可克服纸浆浓度控制过程中存在的多干扰性、时变性、非线性等缺点,能够满足纸浆浓度控制的稳定性、快速性要求。与单神经元PID算法相比,该算法响应速度具有明显的优越性,并具备了单神经元PID算法本身较强的抗干扰能力以及自学习自适应的能力。“THJSK-1”平台上的实时控制也验证了免疫-单神经元PID算法的可行性。 相似文献