神经元自适应PSD控制器在直流调速系统中的应用

在神经元PSD控制器的基础上 ,给出了一种改进的神经元自适应PSD控制算法 ,这种改进的算法能够根据控制过程中的误差变化改变神经元的权值增益 ,进一步提高控制器的自适应能力 对基于改进神经元自适应PSD控制器的直流调速系统进行了仿真研究 ,并与普通神经元PSD算法进行比较 ,结果表明该系统具有良好的动、静态性能 ,很强的鲁棒性和自适应能力     

神经智能PID控制算法应用

提出将 Ｐ Ｉ Ｄ 继电自整定与神经元自适应 Ｐ Ｉ Ｄ 控制相结合,利用 Ｐ Ｉ Ｄ 继电自整定法获取神经元自适应 Ｐ Ｉ Ｄ 控制器权系数的初值,实现对一般工业对象（一阶惯性加纯滞后环节）的智能控制．仿真和实时控制结果表明,这种控制策略是对实现全自动型工程控制器的有益尝试．该智能控制算法切实可行,鲁棒性强．     

基于DSP的全数字直流位置伺服控制系统

提出一种基于数字信号处理器（ＤＳＰ）的全数字直流位置伺服控制系统。充分利用ＤＳＰ周边接口丰富、运算速度快的特点,采用神经元自适应控制策略对系统进行控制。实验结果表明,该系统对于对象参数大范围变化具有很强的鲁棒性和自适应能力, 系统的动、静态性能良好, 定位误差小于０．３°     

基于神经元的直流调速系统

把单神经元ＰＳＤ控制策略引入到直流调速系统中，提出了一种具有自适应功能的直流调速系统，并对其动态特性进行了仿真研究，结果表明，该系统具有良好的动态特性和鲁棒性。     

全数字凹印机自动套准系统智能控制研究

提出一种基于数字信号处理器（ＤＳＰ）的全数字多色自动套准控制系统。文中充分利用ＤＳＰ周边接口丰富，运算速度快的特点，采用神经元自适应ＰＳＤ控制策略对系统进行控制。仿真结果表明，该控制策略具有较好的快速性、较小的超调量和较强的鲁棒性。     

神经元Smith预佑算法

本文针对Ｓｍｉｔｈ预佑算法,基于自适应ＰＳＤ控制思想和社会网络技术,对大纯滞后过程模型误差提出了一种增益自适应补偿方法,并给出了神经元实现算法。应用于严重非线性或时变增益过程,表明了该算法具良好的控制效果和与可实现性。     

云调节增益自适应单神经元PID的应用

提出了一种单神经元自适应PID控制器，并给出了控制结构模型。首先探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，进而通过分析单神经元PID控制算法与系统动态响应及超调量的关系，利用云模型控制器修改神经元控制器的比例系数K，并根据系统误差在线实时修改控制系数，提高了系统响应性能。仿真结果表明，增益自适应单神经元PID控制器是一种具有自学习、自适应、鲁棒性强的控制器。     

神经元自适应谐波电流检测系统的仿真研究

根据有源电力滤波器神经元自适应谐波电流检测方法的算法公式和系统结构,提出了神经元自适应谐波电流检测系统的一种模拟电路实现方案,并用ＰＳＰＩＣＥ软件做了计算机仿真研究。仿真结果证实了所提出的模拟电路实现方法的有效性和可行性。     

基于Volterra基函数网络的自适应逆控制方法

提出了一种基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ基函数（ＶＰＢＦ）网络的非线性系统自适应逆控制方法。对象和逆控制器各用一个ＶＰＢＦ网络表示,应用正交最小二乘算法进行离线网络结构确定和权值初始化,构造了一种动态归一化非线性最小均方（ＤＮＮＬＭＳ）权值更新算法,以进行网络权值的在线学习。仿真结果表明,该方法具有算法简单、学习速度快、鲁棒性能好等优点。     

‘G5XDSP在自适应滤波器设计中的应用

‘Ｃ５ＸＤＳＰ具有改进哈佛结构，硬件乘法器、流水线结构、高效特殊指令集等特点，非常适合于自适应滤波器的设计。本文在分析了’Ｃ５ＸＤＳＰ结构特点之后， 利用这一特点实现的自适应滤波器的设计方法。     

基于ANN的自适应PID控制器的仿真研究及单片机实现探讨

提出一种基于ＡＮＮ（人工神经网络）的自适应ＰＩＤ控制器。通过ＢＰ网络的自学习把增量式数字ＰＩＤ控制算法的参数存贮在神经元间连接权值上。不管由于任何原因使控制品质有所下降时，ＢＰ网络能自动修正权值，表现出对环境的自适应能力。最后，对本控制器的８０９８单片机实现进行探讨。     

云调节增益自适应单神经元PID的应用

提出了一种单神经元自适应PID控制器,并给出了控制结构模型。首先探讨了单神经元自适应PID控制学习算法,进而通过分析单神经元PID控制算法与系统动态响应及超调量的关系,利用云模型控制器修改神经元控制器的比例系数K,并根据系统误差在线实时修改控制系数,提高了系统响应性能。仿真结果表明,增益自适应单神经元PID控制器是一种具有自学习、自适应、鲁棒性强的控制器。     

单神经元自适应PID控制器的研究

将二次型性能指标引入单神经元并利用自学习功能构成了自适应ＰＩＤ控制器;分析了神经元自适应控制系统的稳定性和学习算法的收敛性。仿真结果表明,这种控制方案具有良好的自适应性。     

单神经元自适应PSD智能控制器及其应用

介绍一类新型单神经元自适应ＰＳＤ智能控制器及其在电加热炉中的应用，实时控制结果表明；它具有超调小，响应快和精度高的特点。     

多参考模型智能控制器的硬件设计

提出以多单片机共享数据系统实现的多参考模型控制器，并以８０Ｃ３１为ＣＰＵ，采用可编程系统器件ＰＳＤ３１２实现了多ＣＰＵ数据共享系统，系统易扩展，晚进行数据共享，交换，多参考模型控制器性能良好。     

水下焊缝跟踪单神经元自适应PID控制与参数优化

水下焊缝跟踪过程复杂,不确定因素多,并且焊接过程具有非线性特点,传统PID控制效果不理想.本文提出了单神经元自适应PID控制器,通过神经元的自学习能力,能够在线自适应调整PID参数,同时利用差分进化算法对单神经元自适应控制器的参数进行优化.经仿真结果可知,该单神经元自适应PID控制器响应速度快,精度高,控制效果好.     

一种记忆元网络自适应控制方法

本文提出了一种神经网络自适应方法。该方法采用记忆元网络采用记忆元神经网络进行对象模型辩识,用单个神经元实现了自适应ＰＩＤ 控制器。被控对象输出误差经记忆元辩识网络反传后得到控制器的输出误差,以此修正控制器网络权值,由于记忆元网络无需引入延迟算子,能够逼近任意阶线性动态,保证了模型辩识的精度和误差返传的精度,神经元ＰＩＤ 控制器具有极为简单的结构与算法,保证了自适应控制的实时性,大量仿真结果表明该方法可以有效地应付非线性对象。     

异构计算系统的表调度式任务映射与调度算法

研究了在异构计算系统（ＨＣＳ）中利用表调度式算法进行任务映射与调度．给出两种异构静态优先级表调度式任务映射算法（ＨＳＰ和ＧＨＳＰ）,以及一种异构动态优先级表调度式任务映射算法（ＢＨＤＰ）．实验结果表明,ＧＨＳＰ算法对于粗中粒度ＤＡＧ的调度效果稍好于ＨＳＰ算法,而ＢＨＤＰ算法对于粗粒度和细粒度ＤＡＧ的调度效果均明显优于ＨＳＰ和ＧＨＳＰ算法．     

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。     

单神经元自适应PID控制器的实现与仿真研究

给出了单神经元自适应PID控制器的算法与控制系统仿真模型.利用单神经元PID控制器的自学习、自适应能力实现PID控制参数的自整定.并对被控对象进行了仿真研究,仿真结果表明,该控制方法与常规PID控制方法相比,具有更好的自适应性和更强的鲁棒性.