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提出一种基于RBF辨识的伺服系统CMAC复合控制器,并进行了仿真研究。采用RBF神经网络辨识被控对象模型,根据辨识结果调节单神经元控制器的参数,由单神经元PID控制器与小脑模型前馈控制器组成复合控制结构,通过搜索使控制器尽快地进入合适的参数空间,实现了控制的快速性要求。仿真结果表明,该控制方法能够缩短系统暂态响应时间,提高系统的动态跟踪精度,增加系统鲁棒稳定性。 相似文献
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提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(csA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法.该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;四是单神经元PID控制器,学习并在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程. 相似文献
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基于动态RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制 总被引:4,自引:0,他引:4
针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法。采用动态RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的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。 相似文献
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基于遗传神经网络的自整定PID控制器 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种基于遗传算法和神经网络的自整定PID控制器的设计方法。该控制器主要由三个部分组成。第一部分利用遗传算法搜索出一组准优的PID参数,作为PID控制器参数的初值,第二部分利用神经网络具有逼近任意非线形函数的能力,在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能,第三部分是传统的PID控制器,直接对被控对象闭环控制。计算机仿真结果表明,这种控制算法鲁棒性强,响应速度快,可用于控制不同的对象和过程。 相似文献
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为了准确控制干燥过程的温度和湿度,提高谷物干后品质,设计了一种基于改进遗传算法的干燥过程模糊神经网络控制器.利用模糊算法解除温湿度的耦合作用,采用神经网络实现模糊逻辑控制的全过程和信号的非线形处理,将训练好的被控对象网络模型与模糊神经网络控制器联成闭环回路,应用改进遗传算法对模糊神经网络控制器的参数进行自适应调整.在仿真实验中,将所设计的控制器与常规PID控制器和经典模糊控制器进行比较,结果表明所设计的模糊神经网络控制器具有较好的性能,满足了谷物干燥过程的控制要求. 相似文献
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电加热锅炉系统神经网络PID解耦控制器 总被引:5,自引:0,他引:5
以多输入多输出系统电加热锅炉为被控对象 ,基于神经网络 PID控制 ,提出了一种可用于带有耦合时延的多输入多输出系统的比例、积分和微分参数自整定的多输入多输出神经网络 PID解耦控制器 ,可以实现多变量系统的解耦 ,定值跟踪控制 ,并使系统具有很好的动态及稳态性能. 相似文献
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针对一类非线性不确定系统设计了自适应terminal滑模控制器,使跟踪误差在有限时间内收敛到零,消除了通常滑模变结构控制的到达过程,因而闭环系统从t=0时刻就对干扰具有鲁棒性。采用RBF神经网络逼近系统未知的非线性函数,引入滑模误差对其权值进行在线自适应调整,改善动态性能。最后给出的仿真例子证明了算法的有效性。 相似文献
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针对一类小型低速自主水下航行器(AUV)的垂直面运动控制问题,设计了一种改进的PID神经网络控制器,实现对水下航行器在垂直面内深度和俯仰角的全局控制。利用REMUS水下航行器模型搭建了Simulink下AUV垂直面仿真控制系统,仿真结果表明,改进的控制方法克服了原方法中饱和区过大的问题,具有良好的动态性能同时能够适应不同的学习速率和网络初始权重,对水下航行器的工程实际应用具有一定参考价值。 相似文献
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针对一类非线性时滞系统 ,首先不考虑故障情况 ,设计了一种控制器 ,使得系统在控制器的作用下 ,对于任意的初始状态都能控制到原点。然后针对可能发生的故障 ,利用神经网络的在线建模能力 ,以其输出作为原有控制律的附加控制信号来补偿故障对系统的影响 ,从而构成了一种可靠控制器 ,实现了该类系统的可靠控制。 相似文献
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微型涵道飞行器可以悬停、垂直起降和前飞,且安全性高、结构紧凑、噪声低。但是,微型涵道飞行器由于大飞行包线、特殊气动布局、低速度、小尺寸和复杂飞行环境,所以具有明显的非定常和非线性飞行力学特性。针对这一问题,研究了应用动态逆控制律的新方法--神经网络自适应逆。采用动态逆控制器、神经网络补偿器、比例微分(proportion-derivative,PD)补偿器和伪控制补偿器构建了微型涵道飞行器飞行控制系统。仿真结果表明,相比动态逆 比例积分微分(proportion-integral-derivative,PID控制系统,本文设计的自适应逆控制系统具有更强的稳定性和鲁棒性。 相似文献