基于神经网络PID控制器在交流调速系统中的应用

针对PID控制和神经网络控制在交流调速系统中的局限性,利用其各自的优点,采用神经网络和PID控制相结合的方法构建神经网络PID控制器,实现变频调速控制,得到了神经网络控制器模型和神经网络控制方法运行的结果。仿真结果充分表明了神经网络模型具有良好的稳定性、鲁棒性和跟随性,而且改善了原系统的动态特性,证明了该方法在交流调速系统中的应用价值。     

基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型

在分析信誉系统评价的目标系统的行为特征的基础上,提出了一种集成的BP神经网络模型.该模型使用训练集对构造好的BP神经网络进行训练,将测试集输入到训练好的BP神经网络中,进行欺骗检测,并在行为维度上进行欺骗检测效果验证.实验结果验证了基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型的可行性.基于BP神经网络的欺骗检测模型能够快速、准确地实现欺骗行为的检测.     

AMT试验台电机调速系统设计

文章针对自动机械变速器试验台使用发动机存在成本高、安装复杂以及受负载限制而出现发动机运转不平稳等问题,设计了一种基于变频器的电机调速系统来代替发动机作为AMT试验台的动力源,并介绍了AMT试验台以及电机的调速原理,详细阐述了电机调速系统的设计方案。系统采用虚拟油门模拟油门踏板作为驾驶员意图的输入来控制电机,实现了调速系统与AMT控制单元之间的CAN通讯以及电机实时调速功能,并建立了自适应PID控制器,从而对电机的转速进行精确控制,实验结果表明电机调速系统能够满足AMT试验台的使用要求。     

基于神经网络控制的三电机同步系统

设计了基于神经网络的三电机同步控制系统.首先,给出了三电机变频调速系统的数学模型.其次,基于该模型设计的新系统包括:3个BP神经网络在线自整定参数的智能PID控制器,分别对系统中的速度和2个张力变量进行自适应控制;1个神经元解耦补偿器,通过训练网络权值,补偿各回路之间的耦合影响.最后,基于西门子S7-300 PLC构建平台,进行了解耦特性、跟踪性能和抗负载扰动能力的试验.结果表明,与传统PID参数控制系统相比,该系统能够根据不同的运行工况自动获得较优的PID参数,且对系统速度和张力实现了较好的解耦控制,具备了较好的动静态性能及较强的抗干扰能力.     

基于正交设计的BP神经网络在油页岩渣制砖配方研究中的应用

采用正交实验设计与BP神经网络相结合,建立了油页岩渣砖配比与抗压强度之间的非线性关系模型,以正交实验数据为基础进行神经网络训练,得到了油页岩渣砖的BP神经网络预测模型.并对模型进行验证,预测结果基本满意.同时用训练好的BP神经网络预测模型建立了配方中单因素分析,对寻找最优配方有一定的指导意义.最终达到缩短实验周期,节省人力、物力的目的.     

采用神经网络提高EIT成像质量的方法研究

提出了一种采用神经网络提高EIT成像质量的方法.首先,根据电阻抗成像原理,构建了208-10-208三层神经网络.然后,将实验平台上采集的实测数据分为训练数据和成像数据,将根据仿真模型求解得到的仿真数据作为期望值,利用训练数据对神经网络进行训练,获得神经网络参数,建立神经网络模型;将成像数据作为训练好的神经网络的输入,利用神经网络的输出数据重建图像.最后,采用6项指标对神经网络训练前后的重建图像效果进行评价.结果表明:采用神经网络后的图像在相关系数、结构相似度、相对误差、位置误差、外形形变、瞬时震荡6项指标上均有显著提高.     

车辆单神经元模型参考自适应控制算法研究

针对智能车辆油门控制系统,提出了一种单神经元模型参考自适应控制算法.首先通过实验研究获得油门控制系统的传递函数,再以该函数获得的数学模型为依据设计了自回归滑动平均模型（NARMAX）神经网络,并对系统输出进行离线辨识和在线预测.采用免疫模糊思想改进二次型单神经元控制算法,构建基于NARMAX神经网络预测的模型参考自适应控制系统,定义了一种评价车辆纵向运动的目标函数,采用浮点遗传算法寻找各控制器的最优值.仿真结果表明,NAR-MAX神经网络可辨识和预测车辆油门系统的动力特性,与免疫模糊和二次型单神经元算法相比,单神经元模型参考自适应算法的阶跃响应速度显著提高.     

Buck电路输出电流的神经网络PID控制

简述了降压斩波电路的电路模型,从其原理上解释其非线性输出的原因.其次,描述了传统控制的局限性和神经网络的研究现状,介绍了神经网络的特征和功能.再者,通过神经网络的模型,对BP算法进行了数学公式推导,给出了BP算法的详细思路和具体过程,采用Matlab软件编程实现BP神经网络算法,并将算法训练后的BP神经网络运用到非线性函数的逼近中去.最后,使用Matlab软件下的Simulink模块搭建了降压斩波电路,再分别搭建传统PID控制和神经网络PID控制的结构模型对其进行控制仿真,得到相应的输出电流电压仿真结果图.仿真结果表明,BP神经网络控制器具有更好的控制效果,相比较闭环PID控制器,能够有效克服经典PID控制器在被控对象具有非线性、时变不确定性和难以建立精确的数学模型时,出现的控制结构复杂、参数整定不良和性能欠佳等缺点.     

RBF神经网络对STC柴油机调速系统性能改善研究

传统的PID调速系统由于比例、积分以及微分系数是固定不变的,在很多情况很难确定它们最佳的组合,出现切换过程转速波动大、调速效果不理想等问题。为解决上述问题,结合RBF神经网络与传统增量式PID调速系统建立了一种具有自适应功能的径向基神经网络PID(RBF-PID)调速系统,与此同时分别使用增量式PID与RBF-PID两种调速系统对某STC柴油机从1TC切换至2TC状态以及突加速情况进行调速控制模拟。结果表明:当采用RBF-PID调速系统时,STC柴油机切换过程的最大转速波动比增量式PID调速系统下降51%,且回归至稳定转速的时间减少28.6%;同时在突加速情况下的稳定时间比增量式PID调速系统下降72.6%,且转速超调量仅为3 r/min。     

基于动量因子优化学习率的BP神经网络PID参数整定算法

针对传统BP神经网络学习过程中学习率选取过大导致振荡的问题, 提出一种新的BP神经网络PID(比例-积分-微分)参数自适应整定算法. 采用BP神经网络对PID参数进行自适应调节和优化, 并利用动量因子优化学习率和增加动量项抑制BP神经网络训练中出现的振荡现象, 以加快收敛速度. 实验结果表明, 该算法有效缓解了振荡现象, 加快了算法的收敛速度.     

混合动力汽车发动机转速PID控制

根据发动机电控节气门开度-转速-转矩关系，建立了混合动力汽车(HEV)用发动机转速比例-积分-微分(PID)控制模型，并根据发动机转速响应特性，对模型参数进行了整定．试验表明，发动机转速PID控制器具有良好的控制品质，提高了HEV用发动机的转速特性．     

基于滑模控制的发动机电子节气门研究

电子节气门是车用发动机的一个十分重要的装置,为提高汽车行驶的动力性、平稳性、经济性以及降低排放,已经被广泛应用于汽车发动机上。电子节气门是一个典型的非线性系统,结合电子节气门的结构特点,在MATLAB/Simulink平台上建立了动态仿真模型,建立了节气门控制器的数学模型,设计了基于滑模控制的电子节气门控制器,并与PID控制结果进行比较。结果表明,采用滑模控制能克服系统中的非线性和不确定性,节气门开度从小到大的阶跃变化时,无超调而且稳态误差小,能迅速地获得预期节气门的开度。     

基于滑模控制的发动机电子节气门研究

电子节气门是车用发动机的一个十分重要的装置,为提高汽车行驶的动力性、平稳性、经济性以及降低排放,已经广泛应用于汽车发动机上.电子节气门是一个典型的非线性系统,结合电子节气门的结构特点,在MATLAB/Simulink平台上建立了动态仿真模型.建立了节气门控制器的数学模型,设计了基于滑模控制的电子节气门控制器,并与PID控制结果进行比较.结果表明,采用滑模控制能克服系统中的非线性和不确定性.节气门开度从小到大的阶跃变化时,无超调,而且稳态误差小,能迅速地获得预期节气门的开度.     

基于PID神经网络的拉深件变压边力控制方法研究

将传统的PID控制器与神经元网络融合,建立PID神经网络。运用VB语言编译了拉深过程中变压边力控制系统的PID神经网络仿真程序,并与传统的PID控制仿真进行了对比。建立了基于PIDNN的变压边力控制系统,并通过锥形件拉深实验,证实了PIDNN控制系统具有精度高,抗干扰能力强,能较准确达到变压边力控制要求等优越性。为后续的变压边力控制系统实验研究与工厂实际应用提供了理论与实践基础。     

电控机械自动变速车辆发动机转速控制

分析了AMT车辆发动机控制方式和特点,提出了AMT车辆起步和换档过程发动机转速控制目标;对机械式节气门发动机通过加装电子节气门实现了发动机转速自动控制的要求;建立了发动机转速模糊控制器,并应用于所开发的AMT控制系统.台架试验结果表明改装的电子节气门控制性能良好,所建立的模糊控制器能够较好满足AMT车辆发动机转速控制的需求.     

重型矿用汽车多参数动力性换挡规律

基于矿用汽车载荷变化大、行驶环境多变、油门变化频繁的特点，依据重载爬坡和轻载下坡的典型工况，制定了重型矿用汽车多参数动力性换挡策略.利用函数叠加法建立康明斯QSL-FR91674型发动机全特性曲线，得到不同油门开度情况下发动机输出转速与输出转矩的表达式.根据发动机输出动力特性，计算得到3550型矿用汽车车速、油门开度和加速度三参数动力性换挡规律.再结合道路状况识别方法、车辆载荷、驾驶员操作意图，针对轻载下坡和重载爬坡工况，修正得到重型矿用汽车多参数动力性换挡规律.在Maplesim中建立换挡模型，通过仿真计算，得到修正前后车辆轻载下坡路况时挡位和车速变化曲线，后者避免了不必要的换挡，保证了车辆的动力性能.     

基于改进模糊PID算法的空燃比控制策略研究

对发动机瞬态工况空燃比进行控制时,由于单缸汽油机本身固有的非线性和时滞环节,传统PID控制很难取得满意的效果,本文构造了一种带动态补偿的模糊PID控制器.首先搭建了单缸机仿真模型,并将模糊PID控制算法应用于空燃比控制中,以适应系统的非线性;然后针对单缸机系统中固有的时滞环节提出一种动态时滞补偿器,以降低时滞环节对系统的影响;再将该时滞补偿器耦合于模糊PID控制器中,应用于单缸机瞬态工况下的空燃比控制.仿真结果表明,改进的模糊PID控制器不仅能补偿系统中时滞环节带来的非最小相位影响,而且能很好地适应发动机系统的非线性特征,从而使控制系统的稳定性、准确性、快速性均得到了很大的改善.     

四驱混合动力汽车模式切换平顺性研究

为实现混合动力电动汽车纯电动模式与发动机工作模式平顺地切换,依据切换前后驱动转矩相等的原则,提出一种新的电机转矩算法.该算法根据CVT的速比控制规律、车速、节气门开度得出发动机的伪目标转速;根据发动机输出特性、节气门开度和伪发动机转速,得出发动机输出转矩,由此推导出电机输出转矩.仿真结果表明:模式切换前后整车驱动转矩基...     

基于PID神经网络的非线性系统辨识与控制

针对工业控制领域中非线性系统采用传统的控制方法不能达到满意的控制效果,提出一种基于P ID神经网络的控制方案,以对其进行辨识和控制。将P ID神经网络引入控制系统中,既具有常规P ID控制结构简单、参数物理意义明确等优点,同时又具有神经网络的并行结构和学习记忆功能及非线性映射能力。仿真结果表明:该控制系统响应速度快、超调量小、稳态精度高,能够快速跟踪系统输出并进行有效控制,且具有一定的自适应性和鲁棒性,满足实时控制的要求。     

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．