单神经元PSD控制器在自动送钻模拟加载中的应用

自动送钻实验研究为其在现场的推广应用奠定基础 .针对钻井过程中井况的非线性、不确定性和实时性要求 ,采用单神经元 PSD控制器实现自动送钻模拟加载 .给出了自动送钻实验系统的结构和原理 ,介绍了单神经元 PSD控制器的设计 .实验结果表明 ,单神经元 PSD控制器结构简单 ,易于实现 ,效果明显优于 PID控制器 ,值得推广 .     

单神经元PSD控制器应用的改进及其在DSP中的实现

指出了单神经元PSD控制器利用神经元的自学习、自组织能力,根据被控对象的变化情况对控制器的权值进行在线调整,可以达到在线调整PID参数的目的,且改进后的PSD控制器具有更好的动态特性.LF2407DSP采用了多组总线技术实现并行运行机制,从而极大提高了运算速度,使基于DSP的神经元PSD控制器得以实现,构成较为理想的电机控制器.     

单神经元PSD控制在汽车ABS上的应用

通过对某轿车的防抱死制动过程进行动力学分析,设计了一种单神经元PSD控制器,建立了该轿车的ABS单神经元PSD控制系统的数学模型,并在MATLAB/SIMULINK仿真软件下进行了计算机仿真。结果表明,将单神经元自适应PSD控制理论应用于汽车ABS制动系统中,可以在不同的制动工况下,对滑移率实现在线调整,进而达到更好的控制效果。     

自动送钻模拟加载实验的自适应模糊控制

自动送钻实验装置是为探索和研究自动送钻技术和控制方法而开发研制的，它是一个具有时变、时滞的埋线性系统。因此，对于系统中模拟井下钻压变化和模拟自动送钻子系统的控制至关重要。将自适应模糊控制策略应用于加载控制，跟踪实际钻压实现加载，为钻压优化自动送钻技术的研究提供载荷条件。实验结果表明，自适应模糊控制在自动送钻加载子系统中的应用是成功的，它具有良好的跟踪控制特性，控制算法亦具有通用性。     

神经元控制器在感应电机矢量控制中的应用

神经网络具有自学习、自适应能力，用于控制时可以不依赖控制对象的数学模型．为实现对交流电机快速和精确控制，基于单神经元设计出用于感应电机矢量控制的自适应碰饺和转速控制器，利用神经元的自学习功能在线调节连接权重，实现自适应控制．并将此设计应用于交流电机矢量控制系统中，数字仿真实验表明此方法设计的控制器可克服传统PID控制器在电机参数改变时控制性能差等不足，动态特性好，鲁捧性强．该设计结构简单，实际应用时易于实现数字化．     

自动送钻实验系统的优化加权模糊控制

针对自动送钻实验系统，设计了一种带优化加权因子的模糊控制器，以ITAE积分性能指标为寻优目标函数，通过对误差和误差变化的加权因子的优化来获得系统的最佳模糊控制规则，并将其控制效果与一般模糊控制器的效果进行了仿真比较。结果表明，一般模糊控制器作用于自动送钻实验系统时，由于超调量太大，系统难以正常工作；带优化加权因子的模糊控制器可使系统的超调量降到4％，调节时间为17s，稳态误差小于0.1%，其他性能指标均满足要求，大大改善了系统的动态性能。     

自动送钻模拟加载实验的自适应模糊控制

自动送钻实验装置是为探索和研究自动送钻技术和控制方法而开发研制的 ,它是一个具有时变、时滞的非线性系统 .因此 ,对于系统中模拟井下钻压变化和模拟自动送钻子系统的控制至关重要 .将自适应模糊控制策略应用于加载控制 ,跟踪实际钻压实现加载 ,为钻压优化自动送钻技术的研究提供载荷条件 .实验结果表明 ,自适应模糊控制在自动送钻加载子系统中的应用是成功的 ,它具有良好的跟踪控制特性 ,控制算法亦具有通用性     

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     

直流伺服系统中单神经元PSD应用的改进

常规PID控制具有结构简单、稳定性好、可靠性高等优点，在调速系统中被广泛应用。但常规PID控制的设计需依靠数学模型，负载、模型参数的变化及非线性因素等影响常规PID的精确调节。单神经元PSD控制器利用神经元的自学习、自组织能力，根据被控对象的变化情况对控制器的权值进行在线调整，达到在线调整PID参数的目的，并且采用无需对象模型的控制算法构成了自适应控制。与常规的PID调节器相比，具有更好的鲁棒性。同时，通过对PSD控制器的改进，在直流伺服系统的仿真应用中得到了较理想的结果。     

一种线性神经元PI控制器模型

在对常规PI控制器模型分析的基础上，结合线性神经元自学习能力和适应能力强的优点，提出了一种线性神经元PI控制器模型．该模型结构简单，在一定程度上实现了比例系数和积分比例系数的自整定功能，能够在简单系统中取得较好的效果，具有工程实践应用价值．以单级三冲量锅炉汽包水位控制系统为例，分析了线性神经元PI控制器的控制效果及特点，仿真实验表明应用该控制器的系统具有优良的控制品质．     

国内外钻机自动送钻技术发展现状

自动送钻技术以其独特优势被广泛应用在石油钻机上,经历了带刹车自动送钻技术、盘式刹车自动送钻技术和能耗制动自动送钻技术三个阶段。阐述了不同发展时期典型产品的工作原理和结构,比较了不同方式的自动送钻装置及不同的使用范围和用途。现在自动送钻装置都以恒钻压钻进为基础,研究发展钻压优化自动送钻技术,为以后建立钻井专家系统提供技术支持。     

自动送钻实验系统的优化加权模糊控制

针对自动送钻实验系统 ,设计了一种带优化加权因子的模糊控制器 ,以 ITAE积分性能指标为寻优目标函数 ,通过对误差和误差变化的加权因子的优化来获得系统的最佳模糊控制规则 ,并将其控制效果与一般模糊控制器的效果进行了仿真比较 .结果表明 ,一般模糊控制器作用于自动送钻实验系统时 ,由于超调量太大 ,系统难以正常工作 ;带优化加权因子的模糊控制器可使系统的超调量降到 4% ,调节时间为 1 7s,稳态误差小于 0 .1 % ,其他性能指标均满足要求 ,大大改善了系统的动态性能     

基于单神经元PID控制器的闭环控制系统

目的 解决传统PID控制器对时变系统控制能力不强的弊病。方法 利用神经网络理论与传统PID控制理论相结合。结果 设计了一种单神经元PID控制器，将其应用于被控制对象是快时变和慢时变的两类闭环控制系统。结论 实验证明这种单神经元PID控制器通过在线边学习边控制的方式，实现了实时控制。     

基于单神经元控制器的交流矢量控制系统

根据感应电机矢量控制原理，将单神经元控制器应用于磁场定向的矢量控制系统中，并给出了单神经元控制器模型，并将神经元控制器代替矢量控制系统中的转速调节器，进行了易于算法实现和实际控制系统实现的智能交流矢量控制系统设计和仿真研究，MAT－LAB仿真结果表明，该系统具有良好的动态性能。     

基于dSPACE的水箱液位控制系统

以水箱液位系统为研究对象,基于dSPACE-DS1103单板系统和Matlab/Simulink软件环境,建立了水箱液位系统的实时控制平台。在该平台上,使用dSPACE提供的Real-Time Interface(RTI),通过扩展Matlab的实时工具箱Real-Time Workshop(RTW),实现了从Simulink模型到dSPACE实时硬件代码的自动下载。水箱液位控制系统采用双闭环串级控制,其主调节器分别采用常规PID和单神经元自适应PID控制器进行实验研究。实验结果表明在该实时控制平台上,液位控制系统采用单神经元自适应PID控制器能够获得良好的动态性能,满足对液位的控制要求。     

适用于非线性对象的神经元变结构PID控制

针对具有严重非线性的受控对象,提出了一种神经元变结构PID控制方法.该方法将变结构PID控制器与神经元控制器相结合,用一个神经元实现变结构PID控制器中结构变化的部分;同时用另一个神经元实时调整PID控制器的参数,提高了控制系统的响应速度和鲁棒性.将所提出控制方法用于pH中和过程控制,仿真实验结果表明,该方法具有满意的控制品质及较强的适应性.     

基于单神经元控制器的交流矢量控制系统

根据感应电机矢量控制原理 ,将单神经元控制器应用于磁场定向的矢量控制系统中 ,并给出了单神经元控制器模型 并将单神经元控制器代替矢量控制系统中的转速调节器 ,进行了易于算法实现和实际控制系统实现的智能交流矢量控制系统设计和仿真研究 ,MAT LAB仿真结果表明 ,该系统具有良好的动态性能     

挖掘机单神经元比例-积分-微分节能控制系统

从节能角度考虑，通过对液压挖掘机功率匹配的分析。提出了将液压泵的功率曲线设定在发动机的功率曲线之上的功率匹配方法．随着负载压力的变化，主控制器对液压泵的排量进行控制，使液压泵能够完全吸收发动机的功率，保证了发动机始终在设定的转速下运行。实现了发动机功率充分利用和节能的目的．研究了单神经元比例-积分-微分(PID)控制器在节能控制系统上的应用，试验结果表明，文中提出的功率匹配方法可行，单神经元PID控制器能够根据不同的环境和作业工况进行参数自调整，具有自适应的能力．研究结果为进一步研究开发智能化挖掘机提供了依据．     

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。     

基于单神经元PID控制的离子流消静电装置

单神经元自适应PID(Proportional integral derivative)控制系统,具有自学习和自适应能力,而且结构简单、易于计算、响应速度快、设定参数少等特点,可以在一定程度上解决传统PID控制器不能对参数时变系统进行有效控制的问题,在离子流除静电装置中引入单神经元自适应PID控制,显著提高了现有离子流除静电装置的自动化程度,实现了自动检测、自动调整,实时监控,提高了工作效率,减少了人为误差,取得了较好的效果.