基于BP神经网络的球杆控制算法设计

针对球杆系统定位控制问题,基于BP神经网络设计了BP神经网络控制器和BP神经网络PID参数自整定两种智能控制器.完成了两种控制器的网络结构与实现方法,并在Simulink环境中仿真.仿真结果显示出BP神经网络PID参数自整定控制器的稳定性优于BP神经网络控制器,将BP神经网络PID参数自整定控制器算法移植到GBB1004球杆系统,实现了对该系统的控制.实验结果显示,该控制器响应快,有一定的抗干扰能力,获得系统调节时间小于16s,稳态误差小于1cm.     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

ZVS移相全桥变换器BP神经网络控制策略

搭建电压电流双闭环PWM控制电路,将智能控制策略应用到移相全桥变换器中.使用传统PID控制策略作为控制方法,在其基础上引入BP神经网络智能控制策略.将两者组合成BP神经网络PID控制器,利用Matlab进行对比仿真试验,并与传统PID控制对比输出波形.结果表明:BP神经网络比传统PID响应速度快、超调量小、进入稳态时间短、抗扰性强,控制效果明显优于传统PID.     

基于神经网络PID控制器在交流调速系统中的应用

针对PID控制和神经网络控制在交流调速系统中的局限性,利用其各自的优点,采用神经网络和PID控制相结合的方法构建神经网络PID控制器,实现变频调速控制,得到了神经网络控制器模型和神经网络控制方法运行的结果。仿真结果充分表明了神经网络模型具有良好的稳定性、鲁棒性和跟随性,而且改善了原系统的动态特性,证明了该方法在交流调速系统中的应用价值。     

一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究

针对动物缺氧实验中气体浓度控制这一时变非线性的过程,将BP神经网络与传统PID控制相结合虽然可以取得较好的控制效果,但是也存在着网络收敛速度慢、稳定性较差等问题.基于此,提出了一种基于改进的遗传算法优化的BP神经网络PID控制器.首先,该控制器对遗传算法的收敛速度和稳定性进行改进,利用改进后的遗传算法优化BP神经网络的权重初始值;然后,用优化后的BP神经网络实现PID控制参数的在线调整;最后,在MATLAB中对两种控制器进行仿真实验,结果显示,与传统的BP神经网络PID控制器相比,改进后的BP神经网络PID控制器具有更好的控制性能.     

泵阀并联电液位置伺服系统的智能控制方法

结合阀控系统响应速度快和泵控系统能量效率高的优势,提出了一种泵阀并联系统,并研究了该系统的智能控制方法.首先针对泵阀并联系统中的泵控子系统设计了可以实现权值自适应调节的单神经元PID控制器,然后针对泵阀并联系统中阀控子系统的参数不确定性和外负载干扰问题设计了RBF神经网络滑模控制器,并利用Lyapunov函数证明了闭环...     

基于模糊与PID控制的选矿生产过程研究

以实现选矿生产过程的智能控制,提高产品产量和质量为目的,针对选矿过程中的关键环节——磨矿生产过程中的给矿量控制和给水量控制,采用模糊智能控制技术来实现。分析了模糊智能控制的原理,采用模糊控制器和PID控制器并联的方法对给矿量进行控制,采用模糊控制器作为主控制回路,PID控制器作为反馈回路的方法对给水量进行控制。从系统运行的结果可以看出,与其它控制方法相比较,该方法使得磨矿的产量增加,产品的质量有一定的提高。     

基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制

针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,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.     

基于遗传算法优化的神经网络PID控制器

对于参数可变的时变系统和非线性复杂系统,常规PID控制器不能获得理想的控制效果,针对复杂非线性对象的神经网络PID控制不失为1种有效的控制策略．根据神经网络初始权值的选取影响控制器性能的特点,提出了基于遗传算法优化参数的神经网络PID控制器,实现了基于实数编码的GA参数优化．仿真结果证明了该算法的有效性。     

LQR优化的BP神经网络PID控制器设计

针对传统神经网络PID(比例 积分 微分)控制器和传统线性二次调节器(LQR)优化型PID控制器对无刷直流电机转速控制恢复时间长及抗干扰性较差等问题, 提出一种LQR优化的BP神经网络PID控制器, 用于无刷直流电机的转速控制. 首先, 利用BP神经网络对PID增益进行调节, 提高控制器的动态适应性和鲁棒性； 然后, 采用LQR优化BP神经网络最优输出, 使其更接近目标PID增益. 仿真结果表明, 该控制器有效提高了响应速度, 减小了稳态误差并增强了抗干扰能力.     

电加热炉温神经网络控制及解耦

对电加热炉的温度进行控制的计算机控制系统，大多采用含有经验的专家系统，其结构复杂，干扰多。电加热炉系统有耦合，包含纯滞后环节，对此系统采用神经网络预测控制，并应用神经网络进行解耦，从仿真实验误差曲线和系统的输出可以看出，相对于PID控制和采用专家系统的智能控制，该控制器控制效果优越。     

基于改进BP神经网络PID自整定的研究

随着数控技术的发展,传统的PID整定方式已经不能满足伺服系统的控制要求.利用改进共轭梯度法对BP神经网络算法进行优化.将改进BP神经网络算法应用到PID的整定中,构建改进BP神经网络自整定PID控制器.将设计好的BP神经网路PID控制器应用到伺服系统的控制结构图中.与BP神经网络自整定PID控制器,在Matalab的simulink里面进行建模仿真比较.仿真结果表明改进BP神经网络自整定PID控制器具有较好的快速响应能力、系统稳定性和抗干扰能力.     

模糊神经网络在电阻炉温度控制系统中应用

针对电阻炉具有时变,分布参数的非线性特性,将模糊神经网络控制应用于电阻炉温度控制系统.该控制器自适应能力强,利用系统偏差和神经网络辨识模型的输出对模糊神经网络控制器的参数通过一种改进的BP算法进行在线调节,达到对电阻炉温度的实时控制.仿真结果表明模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,优于一般PID控制.     

基于CMAC和PID的非线性耦合系统解耦控制研究

为了实现多变量非线性耦合系统的解耦控制,提出了一种基于CMAC与PID的复杂关联自适应解耦控制策略,并给出了详细算法。该控制策略采用PID控制器和CMAC控制器共同构成一个复合控制器,多个复合控制器通过多输入多输出线性神经网络,实施对复杂非线性耦合对象的控制作用。由于神经网络的自适应特性,可使得耦合系统逼近参考模型,实现解耦控制。仿真结果表明,该控制策略实现了耦合系统的解耦控制,并且具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。因此采用此控制策略能够实现多变量非线性耦合系统的解耦控制。     

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。     

智能PID控制器在船舶发电机电压控制中的应用

解决船舶发电机在负荷突变尤其是大负荷突变时能够稳定发电机端电压是控制系统需要解决的基本问题.为此提出和使用一种新型智能PID控制系统,其中PID控制器由三层前馈神经网络组成.利用神经网络的自学习能力,PID控制器的参数能够根据系统动态特性通过神经网络权系数进行自行调整,其特点是结构简单、工作稳定.仿真结果表明,该智能PID控制器比传统的PID控制器具有对扰动响应速度快和具有更好的控制效果和更好的鲁棒性,能更好地稳定船舶发电机端电压.该智能PID控制器已用于船舶发电机控制系统中,并取得满意的效果.     

一类基于Levenberg-Marquardt算法的神经PID控制研究

传统的比例积分控制器具有一定的局限性,尤其是当被控对象会有非线性、不确定性和时变特性,常规的PID控制器往往难以发挥作用,甚至会失稳.利用神经网络进行复杂过程的PID控制可以很好地解决上述问题.Lvenberg-Marquardt(LM)算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合.就训练次数与精度而言,它明显优于共轭梯度法及变学习率的BP算法,适用于PID控制.得到了在线自适应神经网络PID控制算法,该算法改善了传统BP算法,实现了现有PID控制器控制方法.     

基于RBF神经网络的非线性磁悬浮系统控制

磁悬浮系统是一个典型的不确定、非线性系统.由于磁悬浮系统的复杂性很难建立精确的数学模型,采用RBF神经网络(RBFNN)对非线性磁悬浮系统进行辨识,再根据神经网络自适应控制原理设计了非线性磁悬浮系统的神经网络自适应状态反馈控制器与自适应PID控制器,并利用MATLAB进行了仿真.仿真结果表明,神经网络自适应控制能很好地控制本磁悬浮系统;神经网络自适应控制器对于此非线性磁悬浮系统位置具有良好的控制效果,该控制系统具有较好的稳态特性和控制特性.     

基于改进PSO的智能车辆转向自适应PID控制

针对智能车辆转向系统的复杂,非线性和时变性,提出了基于改进粒子群算法的自适应PID控制,在该控制系统结构中,采用改进粒子群算法获得PID参数在线调整的信息,完成PID控制器参数的在线自整定,实现智能车辆转向的智能控制.实验结果表明,与常规的PID控制方法相比,该方法具有较高控制精度,较强的自适应性和鲁棒性,完全可适用于智能车辆转向系统的控制.