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相似文献
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1.
大滞后非线性系统PID型多步预测控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
简要概述了基于神经网络的大滞后非线性系统多步预测器的实现,在分析直接多步预测中的误差自关联问题的基础上,提出一种较为准确的去误差直接预测方法,引用鲁棒性好的PID型多步预测目标函数对滞后非线性系统实现预测控制.在控制中,采用适用于动态系统的递归神经网络.仿真实验表明了所提方法的有效性.  相似文献   

2.
通过构造新型目标函数,并且采用加权预测控制律代替一步预测控制量,得出了一种具有比例加积分结构的自适应模型算法加权控制器.该控制器能实现无偏差跟踪参考输入轨迹.仿真结果表明,对于时变对象,新算法自适应控制比基本型模型算法控制具有更强的鲁棒性.  相似文献   

3.
提出了一种基于2次多项式核函数支持向量机的多步预测控制方法。通过黑箱辨识和线性化技术得到非线性系统的近似模型,根据预测控制机理,最小化滚动时域的二次型目标函数,利用模型算法控制的方法得到控制器的解析输出。通过一个标准预测模型和一个工业用连续搅拌槽式反应器的模型仿真验证了该控制器的性能,仿真结果表明:该控制器有着良好的预测性能。  相似文献   

4.
基于神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出了一种使用神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器。这一控制方法是基于两个神经元网络,一个用于动态过程的建模,另一方面用于获取控制信号。控制器的优化目标基于过程输出的向前多步预测。两个网络在线学习均采用了非线性最小二乘法。  相似文献   

5.
针对传统 PID 控制不能同时获得较佳的动静态性能和一些非线性 PID 控制需构造合适的非线性函数和附加参数调整等问题,提出了将一维模糊控制器与 PID 控制器相级联构成了一个新型模糊非线性 PID 控制器。该一维模糊控制器只需用五条控制规则,实现了输入与输出的非线性增益关系,并且模糊非线性 PID 控制器利用原有的 PID 控制参数,易于实现。同时针对一类参数不确定的被控对象,采用基于蒙特卡罗方法进行随机试验得出了一种控制系统的性能评价方法  相似文献   

6.
针对BP优化PID神经网络(BP-PDNN)易陷入局部极小的不足,提出了一种变尺度混沌优化PID神经网络设计方法,即MSCOA-PIDNN,将其应用于机械臂轨迹跟踪控制中.利用混沌运动的遍历性优化网络权值,通过压缩优化变量取值区间提高搜索效率.采用MSCOA-PIDNN建立机械臂系统的预测模型,以多步预测性能指标为目标函数,优化PID神经网络控制器,从而实现机械臂系统轨迹跟踪的有效控制.仿真结果表明,MSCOA-PIDNN在机械臂轨迹跟踪控制中性能优于BP-PIDNN.  相似文献   

7.
针对一类非线性系统,提出一种基于灰色预测的自适应内模PID双重控制方法.把由系统的输入输出数据得到的灰色预测模型作为系统的内部模型,并在基本的内模控制结构上增加PID控制器,加快了跟踪误差收敛速度,内模控制的性能明显改善.仿真结果表明,该控制方法简单而有效,内模PID双重控制较单一内模控制具有更好的系统性能.  相似文献   

8.
针对非最小相位系统提出了一种非线性控制方法。利用一种非线性函数对常规PID控制的三个控制项分别进行非线性修正,形成一种非线性PID控制器,并结合这一控制器的直观物理意义,在状态平面上通过旋转该控制器来改变闭环系统的负零点个数,以适应非最小相位系统的控制需求。仿真结果表明,与线性PID控制器相比,本文方法在减小负调幅值的同时缩短了系统调节时间,较好地解决了非最小相位的控制问题。  相似文献   

9.
针对非线性滞后系统提出一种基于改进灰色预测模型的自整定PID控制.采用变步长四阶龙格一库塔法与灰色模型相结合的方法作为预测模型,通过BP神经网络建立参数自学习PID控制器,根据目标函数E调整△u,使系统输出最优化.仿真结果证明,该预测控制具有较好的跟踪效果,且有效地克服了误差及干扰等不确定因素所带来的影响.  相似文献   

10.
根据预测函数控制(Predictive Functional Control,PFC)的基本原理和应用特点,在分析其一般算法的基础上,设计了余热锅炉汽包水位控制系统的预测函数控制器。通过内回路采用传统 PID,外回路采用预测函数控制———预测函数控制与PID 串级控制相结合,取代传统的汽包水位三冲量串级 PID 控制。MATLAB 仿真结果表明,与传统 PID 控制策略相比,PFC PID 控制策略能快速消除给水流量的扰动,且具有较强的鲁棒性,动态品质良好。  相似文献   

11.
为解决航空发动机控制变量之间的强耦合性,构造了基于模糊RBF神经网络整定的航空发动机多变量解耦控制系统.设计了基于模糊RBF神经网络的多变量解耦控制器,在线调整PID控制器的参数并根据Delta学习规则对网络权值进行修正以达到最佳控制;针对某型航空发动机含未建模动态和噪声等随机干扰的非线性模型进行了多变量解耦控制系统仿真.结果表明:系统具有满意的动态性能和解耦特性,该方法不需要知道发动机的精确数学模型,对航空发动机的非线性和不确定性具有较强的自适应能力.  相似文献   

12.
郭雷  潘玉民 《科技信息》2013,(17):33-34
本文针对精馏塔这一多变量、非线性耦合对象,提出了一种神经元PID解耦控制方法。该方法在精馏塔精确模型补偿解耦控制基础上,采用神经元PID控制器进行控制。分析了控制器的结构及其学习算法,进行了PID和神经元解耦控制仿真实验,仿真结果表明该方法优于常规PID控制效果。  相似文献   

13.
多模型自适应PID解耦控制器   总被引:1,自引:0,他引:1  
对于一类非线性、强耦合、离散时间系统,提出了基于多模型的多变量自适应PID解耦控制策略,取消了系统平衡点参数已知的条件.控制策略包括一个完全自适应PID解耦控制器,一个参数重赋值自适应PID解耦控制器,多个参数固定PID解耦控制器和一个切换机制.理论分析表明,通过合理地选择切换函数,自适应PID控制器保证系统BIBO稳定,参数重赋值自适应PID控制器和参数固定PID控制器改善系统性能.  相似文献   

14.
针对工业过程中常见的多变量时滞输入输出系统,基于常规PID控制和Smith补偿控制算法在处理大时滞、强耦合、多变量、不确定性对象的控制时效果不好的情况,提出了一种多变量解耦控制器的设计方法,该方法以控制器或者补偿器来消除系统各输入输出间的相互耦合和关联,是解决多变量控制问题的有效工具。用该方法针对多变量强耦合的啤酒发酵温度控制系统进行了设计和仿真研究,仿真结果证明了该方法的有效性。  相似文献   

15.
链篦机-回转窑温度场控制系统具有大滞后、非线性、多变量、强耦合的特点,很难建立控制过程数学模型,常规PID控制器难以实现有效控制。本文深入研究了球团生产工艺机理,并对某球团二厂进行现场调研,采用了模糊控制和解耦控制的理论,设计了模糊控制器和解耦控制器,对链篦机-回转窑温度场控制系统进行了详细设计,并借助于MATLAB对模糊解耦控制器进行了仿真,仿真结果证实了模糊解耦控制器合理性,为操作工提供了操作指导,也为将来实现球团自动控制打下基础。  相似文献   

16.
The coagulation bath system of carbon fiber precursor is a complicated and multivariable coupling system. Based on the model of industrial production, the full dynamic decoupling control of the coagulation bath system of carbon fiber precursor is achieved in combination with multivariable feed-forward-like decoupling and proportional-integral-differential (PID) control. Compared with the conventional PID decoupling control, the experiment results show that the proposed method has a better control effect. The use of the controller can achieve complete decoupling of three parameters from coagulation bath system. The method should have great applications.  相似文献   

17.
两电机同步系统的神经网络控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
在对两台感应电机同步系统模型分析的基础上,依据同步系统的结构特点和控制要求,结合人工神经网络的非线性映射、自适应、自学习等能力,提出一种新的基于神经网络的两电机同步系统控制方案,其中神经网络控制器由基于RBF网络整定的自适应PID控制器和神经元解耦补偿器两部分组成.两个自适应PID控制器分别对速度控制回路和张力控制回路进行自适应控制,使系统具有更强的适应能力、更好的实时性和鲁棒性;神经元解耦补偿器综合两控制回路的耦合作用,通过训练网络权值,补偿各回路之间的耦合影响,实现速度和张力的解耦.试验结果表明:采用神经网络控制方法可以实现两电机同步系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能.  相似文献   

18.
三电机变频调速系统是一个多输入多输出、非线性、耦合的系统。针对电流跟踪型感应电机系统,以解析式的方式建立其数学模型。采用基于对角递归DRNN神经网络的自整定PID控制器,结合自适应神经元解耦补偿器的解耦控制技术,设计三电机变频调速系统神经网络控制器。基于S7-300 PLC控制平台进行实际的试验,结果表明,该方法能够根据外界环境信息变化获得最佳PID调节参数,较好的实现了速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能和抗干扰能力。提出的方法满足了许多工业控制场合的需要,具有良好应用前景。  相似文献   

19.
基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量控制   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程,板形控制(AFC)和板厚控制(AGC)又是相互耦合的一个综合系统等特点,提出了一种基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量综合控制系统.仿真结果证明了此AFC-AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能,其控制效果优于传统的解耦PID控制.  相似文献   

20.
模糊自适应PID控制器在交流伺服控制系统中的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
交流伺服控制系统中的永磁同步电机是一种多变量、强耦合和非线性的系统,采用传统的PID控制难以达到较好的控制效果。将模糊自适应PID应用于永磁同步电机的控制中,运用模糊控制原理对PID参数进行整定。仿真结果表明,与传统的PID控制相比较,采用模糊自适应PID控制器的交流伺服控制系统具有更好的动态和稳态性能,实现了较好的控制效果。  相似文献   

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