一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

基于ANFIS的DMFC温度建模和改进模糊控制

针对直接甲醇燃料电池(DMFC)的实时控制要求,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对DMFC系统的工作温度进行建模与控制.基于实验数据建立DMFC电堆温度模型,避免了DMFC电堆的内部复杂性分析.以训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型,采用一种改进的模糊遗传算法(FGA)在线对神经模糊控制器的参数和模糊规则进行自适应调整.将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行实验比较,结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能.     

燃料电池空气供应系统自适应神经网络滑模控制

聚合物电解质膜燃料电池(polymer electrolyte membrane fuel cell, PEMFC)空气供应系统易受参数不确定性和外部干扰的负面影响,难以实现高精度数学建模和鲁棒控制.设计了一种自适应神经网络滑模控制器,用于将PEMFC空气供应系统过氧比调节至其最优参考值,以维持最大系统输出净功率并避免氧饥饿.利用径向基函数神经网络在线逼近系统的未建模动态,而无需对外部干扰与模型参数摄动的界的先验信息.由Lyapunov理论分别推导出神经网络权值和滑模增益的自适应律,以保证闭环系统稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器不仅改善了过氧比控制的动态行为,还有效减弱了控制输入的大幅超调和抖振.     

采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器

文章在传统PID控制器的基础上,结合模糊控制和神经网络控制理论设计出自适应模糊神经网络PID控制器,并将免疫反馈机制应用到BP学习算法中,通过自适应调整学习速率,改善算法的收敛性;通过Matlab仿真验证了引入免疫反馈机制的BP算法的优越性.仿真及实际应用结果表明,采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器响应速度快,...     

模糊神经网络模型参考自适应控制及其应用

提出一种模糊神经网络的自适应控制方案，给出了一种模糊神经网络模型和快速的优化学习算法（ＦＬＡ），通过网络的在线自学习不断修正模糊神经网络控制器的隶属函数和权值，实现了模糊逻辑规则的自动更新，经仿真结果和倒立摆控制表明，这类自适应控制具有良好的控制性能。     

基于滑膜控制和SAFNN的鲁棒混沌同步

针对带有干扰的混沌系统,进行了基于自组织自适应模糊神经网络(SAFNN)的同步控制器的设计,采用基于聚类划分的模糊神经网络,推导出模糊神经网络参数在线更新算法,并设计了神经网络结构自适应算法,从隶属度函数的生长、模糊规则的分裂和模糊规则的修剪三个方面动态调整模糊神经网络结构,摒弃了常规的试错法来调整系统的结构和参数,以便更好地满足对计算负荷和控制性能的要求,实现两者之间的平衡;最后结合滑模控制器和鲁棒控制器,对带有干扰的混沌系统进行同步控制仿真,仿真结果表明该方法有效。     

基于模糊PID的质子交换膜燃料电池输出电压控制

为了保持质子交换膜燃料电池(PEMFC)的输出电压稳定,该文提出了一种电压动态控制模型.设计了一种自适应模糊比例积分微分(PID)控制器.通过3个模糊控制器实时地整定PID控制器参数.当电池负载发生变化时,通过调节氢气流速控制PEMFC电堆的输出电压.仿真结果表明,所建模型能较好地反映PEMFC的动态性能.与PID控制器相比,自适应模糊PID控制器可以使电池的输出电压快速平滑地过渡到设定值.     

模糊神经网络模型参考自适应控制

给出了一种基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方案。首先,构造了一种运用递推预报误差（ＲＰＥ）算法的多层前向神经网络,并用其对被控对象建模,然后,又构造了一种模糊神经网络控制器（ＦＮＮＣ）。从而为一类难以建立精确数学模型的非线性被控对象提供了一种新的自适应控制方法,信息结果验证了其有效性。     

基于AAFDE-RBF算法的PID参数整定

针对工业过程中PID(proportional integral derivative,比例积分微分)参数整定难的问题，提出一种自适应调整因子的差分进化算法(adaptive adjustment factor differential evolution algorithm, AAFDE)的神经网络(radial basis function, RBF)方法整定PID控制器的参数。先在差分进化算法中引入自适应调整变异因子，通过定义个体优劣系数引入自适应调整交叉概率因子；再采用AAFDE算法优化RBF的初始参数，建立RBF模型，接着由RBF在线辨识得到梯度信息；最后根据梯度信息对PID的3个参数在线调整。直流电机系统的仿真实验表明，与RBF-PID和DE-RBF-PID相比，AAFDE-RBF-PID控制器动态性能更好、抗干扰性能更强，控制精度更高。     

神经网络模型参考自适应控制算法研究

分析了基于BP算法的神经网络模型参考自适应控制器对大惯性环节被控对象的控制效果,发现该算法使控制器存在严重的“过学习”现象,为避免这一现象,设计了一种新的误差函数结构,得到改进的BP算法,针对一个存在大惯性环节的线性时变系统,对比分析了神经网络模型参考自适应控制器在采用传统的BP算法和改进的BP算法时得到的不同控制效果。     

一种改进的质子交换膜燃料电池系统动态模型

在已有的质子交换膜燃料电池系统模型基础上添加气体扩散层模型和膜电极组件动态模型,研究膜中水含量的动态特性.仿真结果表明,系统动态模型改进之后其输出性能与实验值误差较小,能够反映外部操作条件变化对电池内部电化学反应和物料传递过程的影响,膜中水含量和输出性能的动态响应过程更加接近实际情况,相关信息可用于间接控制膜中水含量和优化系统.     

基于遗传BP网络的PID控制算法在无模拉拔温度控制中的应用

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能. 通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型. 采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性.     

多层递归神经网络自适应控制及稳定性分析

提出一种基于多层归神经网络的自适应控制离散时间系统的方法,使用多层递归神经网络及新的动态ＢＰ算法（ＤＢＰ）描述未知系统的输入／输出关系。基于此神经网络模型,提出一种自适应控制方案,并对该方案的闭环稳定性进行了分析。     

Temperature modeling and control of Direct Methanol Fuel Cell based on adaptive neural fuzzy technology

Aiming at on-line controlling of Direct Methanol Fuel Cell （DMFC） stack, an adaptive neural fuzzy inference technology is adopted in the modeling and control of DMFC temperature system. In the modeling process, an Adaptive Neural Fuzzy Inference System （ANFIS） identification model of DMFC stack temperature is developed based on the input-output sampled data, which can avoid the internal complexity of DMFC stack. In the controlling process, with the network model trained well as the reference model of the DMFC control system, a novel fuzzy genetic algorithm is used to regulate the parameters and fuzzy rules of a neural fuzzy controller. In the simulation, compared with the nonlinear Proportional Integral Derivative （PID） and traditional fuzzy algorithm, the improved neural fuzzy controller designed in this paper gets better performance, as demonstrated by the simulation results.     

基于遗传算法优化的BP神经网络的PEMFC动态特性仿真研究

针对一辆小型燃料电池电动车的2 kW质子交换膜燃料电池(PEMFC)动力系统,利用遗传算法优化的BP神经网络建立其电压输出特性模型,将PEMFC部分实测数据作为遗传算法优化的BP神经网络的训练样本对其进行训练,利用训练好的神经网络对电堆电压输出特性进行预测,并与实验数据进行对比,结果显示:网络预测的输出电压与实测输出电压之间的最大相对误差均保持在4;之内.     

质子交换膜燃料电池电堆温度特性的模糊建模

根据PEMPC电堆温度控制的需要,建立了PEMFC电堆的工作温度与运行参量之间的定量关系模型,为建立面向控制的PEMFC温度非线性模型提供了一种新思路.在建模过程中,采用模糊辨识方法建立PEMFC控制系统的模糊模型,仿真和实验结果表明,该模糊辨识方法对质子交换膜燃料电池电堆的建模和控制提供了一条可供参考的途径.     

基于神经网络的GPS坐标转换方法研究

全球定位系统(GPS)与地理信息系统(GIS)结合是湿地研究的关键技术之一.将神经网络方法用于GPS全球坐标系统和地方坐标系统之间数据坐标转换研究中,建立了三层前馈神经网络模型.训练方法采用Levenberg-Marquardt算法,并改进其性能函数以提高网络的泛化能力.对神经网络模型的建立、网络的训练方法、仿真曲线、神经网络的输出结果进行了详细的讨论.仿真结果证明改进的Levenberg-Marquardt算法适用于GPS数据坐标转换问题.选择松辽流域为研究区域,以流域内扎龙湿地为中心进行了考查.结果表明,神经网络方法能够建立坐标转换的复杂模型,是一种效率高、准确性高的方法,在湿地保护的动态数据分析方面具有一定的意义.     

基于极大代数的MVB网络过程数据通信建模与分析

采用离散事件动态系统中常用的极大代数方法考虑多功能车辆总线（MVB）网络过程数据的动态行为. 先基于过程数据在MVB上通信的过程构建一个数学模型, 再通过数学计算和仿真实验分析和验证在引入周期输入控制的条件下, MVB网络过程数据通信的无阻塞条件, 解决了过程数据在通信中可能出现的阻塞问题. 实验结果表明, 过程数据传输系统是否阻塞由过程数据时间矩阵值及总线管理器在通信存储器上读取主帧的时间间隔决定, 后者的值大于等于前者的最大值, 且整个网络会进入周期为1的周期稳态, 有效提高了多功能车辆总线网络过程数据通信的可靠性.