一种时变非线性对象神经网络PID控制的仿真

利用BP神经网络对被控对象进行了控制和辨识,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器;给出了相应的控制算法;并对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明,同传统PID控制器相比,神经网络PID控制器对于模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性,证明了神经网络控制的优越性。     

四旋翼飞行器PID优化控制

针对四旋翼飞行器具有非线性,强耦合性,多输入的欠驱动系统的特点,研制出既能精确控制飞行器姿态,又具有较强抗干扰和环境自适应能力的控制器。为了达到更好的飞行效果,采用了传统的PID控制算法,但实际应用中需要对PID参数进行优化,提出改进的PSO算法和遗传算法相结合的优化控制方法。为了优化PID参数,首先对飞行器进行动力性建模,再利用改进的PSO算法和遗传算法作PID参数优化。仿真和飞行实践的数据表明,相对于标准的PSO算法,飞行器有更好的鲁棒性和控制效果。     

BP网络规则PID在电弧炉电极调节系统中的实现

针对电弧炉电极调节系统,建立其数学模型.分析了电弧炉电极调节系统的非线性.在此基础上,针对控制对象的复杂性,将应用最广泛的PID控制器与具有自学习功能的神经网络相结合,提出了基于BP神经网络规则的PID控制算法.BP神经网络规则的PID控制算法改善了传统神经网络学习时间长、收敛速度慢的弱点,解决了传统的PID控制未知复杂系统的不足,Matlab6.5软件仿真结果表明,采用BP神经网络规则的PID控制算法的控制效果还是令人满意的.     

医院大型电梯电力系统的PLC控制方法优化

医院大型电梯电力系统在实际运行的过程中具有很高的非线性和时变性,使大型电梯电力系统PLC控制效果不佳,当前方法采用线性学习法,无法适应运行环境的不确定性,造成电力系统控制的不稳定性。提出一种基于BP神经网络PID控制算法的医院大型电梯电力系统的PLC控制优化方法,将PID算法作为PLC的软件设计部分,通过比例、积分与微分这三种控制作用的合理调配,形成相互关系。鉴于PID控制算法调节时间长、超调量大等弊端,采用BP神经网络对其进行优化。利用BP神经网络的自学习和加权系数的调整,使BP神经网络输出最优大型电梯电力系统控制规律下的PID控制算法的参数,实现医院大型电梯电力系统的稳定控制。实验结果表明,所提方法具有很高的控制稳定性和鲁邦性,综合性能较强。     

医院大型电梯电力系统的可编程逻辑控制器控制方法优化

医院大型电梯电力系统在实际运行的过程中具有很高的非线性和时变性,使大型电梯电力系统可编程逻辑控制器(PLC)控制效果不佳,当前方法采用线性学习法,无法适应运行环境的不确定性,造成电力系统控制的不稳定性。提出一种基于BP神经网络PID控制算法的医院大型电梯电力系统的PLC控制优化方法,将PID算法作为PLC的软件设计部分,通过比例、积分与微分这三种控制作用的合理调配,形成相互关系。鉴于PID控制算法调节时间长、超调量大等弊端,采用BP神经网络对其进行优化。利用BP神经网络的自学习和加权系数的调整,使BP神经网络输出最优大型电梯电力系统控制规律下的PID控制算法的参数,实现医院大型电梯电力系统的稳定控制。实验结果表明,所提方法具有很高的控制稳定性和鲁邦性,综合性能较强。     

基于改进模糊神经网络的PID参数自整定算法

针对传统的PID控制算法参数整定困难,控制效果并不理想,将神经网络算法、模糊控制算法结合在一起,形成了模糊神经网络PID参数自整定算法,并且对模糊神经网络进行改进,将神经网络输入的状态变量进行模糊化和归一化处理,采用BP神经网络自整定PID控制器的参数,根据RBF神经网络得到受控对象的Jacobian信息。仿真结果表明,基于模糊神经网络的PID自整定控制效果较好,具有一定的应用前景。     

一种基于BP神经网络的四轴飞行器飞控优化方法

针对四轴飞行器串级PID控制器参数整定繁琐的问题,提出在串级PID控制器中加入BP神经网络的优化方法。利用Simulimk对加入BP神经网络前后的飞控系统进行仿真。结果表明,加入神经网络后飞控系统在超调量、响应时间和稳定性等方面都有了明显的提高。     

基于BP神经网络的PID控制器及其MATLAB仿真

PID控制算法简单、应用广泛,既能消除余差,又能提高系统的稳定性,但其P环节、I环节、D环节的控制参数却参数难以整定;BP神经网络算法具有很强的数字运算能力,因此,可通过BP神经网络自学习、加权系数调整,实现PID的最优调整,本文以小车控制为例,利用BP神经网络的学习能力进行PID参数的在线整定,并进行了MATLAB仿真,结果表明,利用BP神经网络可很快的找到PID的控制参数。     

粒子群优化BP神经网络PID控制注塑机液压系统

注塑机液压系统是一个时变、非线性和高耦合的复杂系统,传统PID控制参数不易整定,超调量大,对注塑机液压系统控制效果欠佳,现提出一种粒子群优化BP神经网络算法改良PID控制。BP神经网络算法存在收敛速度慢和容易陷入局部最小值的缺陷,利用粒子群算法的全局最优和收敛速度快的特性改良BP神经网络,然后利用粒子群优化BP神经网络对PID的3个参数进行在线调整。仿真结果表明,经过粒子群优化后的BP神经网络对PID3个参数的整定效果要比BP网络要好,同时粒子群优化BP神经网络PID控制效果明显优于传统PID控制,可以有效提高注塑机液压系统的精度和响应速度,优化注塑过程。     

基于BP神经网络的船舶航向智能PID控制研究

针对船舶航向控制非线性的特性,以船舶航向运动一阶KT模型为研究对象,设计了基于BP神经网络的自整定PID算法航向控制器。将传统PID与BP神经网络结合,对被控对象由BP神经网络进行辨识,给出PID控制参数,由PID控制算法进行控制并优化收敛速度。根据真实渡轮船舶特征参数,利用MATLAB/Simulink仿真软件建立船舶航向运动控制系统模型。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制系统超调小、鲁棒性好,可长时间稳定工作,几乎无稳态误差,控制算法的实用性以及动态控制系统的优越性得到验证。