基于PSO的改进的PID控制器在VAV空调系统温度控制中的应用

以变风量空调系统的温度控制作为研究对象,在现有的研究基础上,提出了粒子群优化算法改进的BP神经网络PID控制方法。应用BP神经网络进行PID参数在线整定,粒子群优化算法提高BP神经网络的学习速率和收敛性,结合三者各自的优势以提高变风量空调系统的控制性能。     

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。     

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。     

采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器

文章在传统PID控制器的基础上,结合模糊控制和神经网络控制理论设计出自适应模糊神经网络PID控制器,并将免疫反馈机制应用到BP学习算法中,通过自适应调整学习速率,改善算法的收敛性;通过Matlab仿真验证了引入免疫反馈机制的BP算法的优越性.仿真及实际应用结果表明,采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器响应速度快,...     

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.     

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．Levenberg—Marquadt（LM）算法是梯度下降法与高斯一牛顿法的结合,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BP神经网络的PID控制算法在四轴飞行器中的应用

四轴飞行器是一个非线性、时变的控制系统,由于典型PID算法缺乏自适应能力,典型的PID控制算法对四轴飞行器无法达到较好的控制效果,于是提出了基于BP神经网络的智能PID控制算法。本文首先通过选取适当的坐标系统对旋翼受力进行了近似和简化处理建立其数学模型,根据得到各通道的传递函数,然后使用BP神经网络PID控制方法对四轴飞行器进行控制,实现PID参数自动调整,结果表明BP神经网络PID控制对非线性系统及其参数具有良好的控制效果,而且具有更好的适应性,同时也具有很好的逼近和容错能力。     

基于RBF神经网络的PID整定

针对非线性系统,采用了基于径向基函数（RBF）神经网络的PID整定,用遗传算法优化RBF神经网络,仿真结果表明,基于遗传算法优化的RBF神经网络PID整定收敛速度快,整定效果优于基于梯度下降法优化的RBF神经网络PID整定。     

基于BP神经网络的CVC冷连轧机板形预测控制模型

将ＢＰ神经网络建模方法与预测控制思想相结合用于宽带钢板形自动控制,研究并建立了基于ＢＰ神经网络的板形预测控制数学模型,经用宝钢１４２０ｍｍ冷轧实测数据仿真验证表明该模型具有很高的预测精度。     

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。     

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．     

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。     

一种基于遗传算法的BP神经网络算法及其应用

主要分析了神经网络和遗传算法的特点和存在的一些缺陷，研究了遗传算法和BP神经网络学习算法相结合的相关技术，设计并实现了一个基于遗传算法的BP神经网络算法BP—GA，已应用于肺癌早期细胞病理诊断系统中。实验结果表明，该算法具有较强的收敛性和鲁棒性，其应用效果很好。     

基于神经网络的开关磁阻电机自适应控制

针对开关磁阻电机显著的非线性特性，将具有非线性映射能力及自适应能力的误差反向传播（BP）神经网络应用于开关磁阻电机驱动系统（SRD），并结合传统比例、积分和微分（PID）控制的优点，提出一种基于BP神经网络的开关磁阻电机在线辨识与自适应PID控制方法．该方法利用BP神经网络实时观测系统输出，优化PID控制参数，对于解决开关磁阻电机由于非线性严重而导致控制困难的问题具有较强的针对性．实验结果证明了该方法的有效性，且系统适应性强，稳定性好，响应速度和控制精度均令人满意。     

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.