基于单神经元控制器交流 PWM 调速系统

针对常用的单神经元控制方法在交流ＰＷＭ调速系统中应用存在的问题,提出一种基于增量式单神经元控制方法,仿真结果表明该方法有效提高了控制效果和系统性能,且控制器结构简单,适于工程应用．     

基于单神经元PID控制器的交流调速系统

构造了基于单神经元PID控制器的交流调速系统.单神经元PID控制算法利用PLC的Step-7语言实现,用HP54600B型100 MHz高速记忆示波器,记录试验电机联轴安装的测速发电机输出波形,得到电机转速动态响应示波图.通过将之与采用传统PID控制器的系统结果相比,证明采用单神经元PID控制器的交流调速系统具有较好的速度跟随性能和抗扰动性能.     

基于单神经元控制的交流调速系统及其仿真

针对矢量控制的交流电机调速系统，提出了若干单神经元的积分分离的PI型速度调节器，并对负载转矩进行补偿，在MATLAB下的仿真结果表明，系统具有良好的鲁棒性和快速性，对电机参数不敏感。     

基于有监督单神经元的交流调速控制算法研究

在基于PC机的交流传动控制算法开发平台上，将有监督单神经元控制算法应用于交流调速系统中，通过大量物理性实验，对单神经元控制器各参数对系统性能的影响进行了分析，得到有关参数选取和设计方法的一些有价值的结论。     

基于神经元的直流调速系统

把单神经元ＰＳＤ控制策略引入到直流调速系统中，提出了一种具有自适应功能的直流调速系统，并对其动态特性进行了仿真研究，结果表明，该系统具有良好的动态特性和鲁棒性。     

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。     

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。     

基于单神经元自适应PID的PLC直流电机控制系统

针对微型计算机和单片机进行直流电机控制时,抗干扰能力和可靠性差等缺点,提出了一种基于单神经元PID(Proportional-Integral-Derivative)算法的PLC(Programmable Logic Controler)控制直流电机的调速系统,设计了PLC控制D/A(Digital/Analog)转换电路、直流电机驱动电路、转速脉冲反馈电路,研究了单神经元自适应PID控制算法。将有监督单神经元控制算法应用于直流电机调速系统,通过调整神经元控制器的加权系数,实现自适应PID的最优控制。单神经元PID调节在大范围调速和抑制超调方面都有明显的改善,进而提高了直流调速系统的精度。通过系统动态测试,实现了PLC控制直流电机正反转自动调速,直流电机在稳态运行时,转速误差小于1 rad/s。     

一种快速响应的单神经元复合控制器

设计一种模型－单神经元复合控制器,改善自适应单神经元PID控制器存在的快速响应性能不足等问题,本控制器算法简单,实时性好,仿真结果令人满意。     

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。     

单神经元自适应控制器在液位控制中的应用

介绍了单神经元自适应控制器在液位控制中的应用;在控制算法中提出了自调整学习速率和学习初期的分层控制方法。     

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     

交流变频调速系统神经网络控制器的研究

论述了基于神经网络控制技术的交流变频调速控制器的设计原理和实现方法。由计算机、采集板卡、D／A转换卡以及编码器等构成计算机硬件控制系统，由visual C 实现神经网络控制算法。利用神经网络的非线性映射能力、并行计算能力、自学习能力以及强鲁棒性等优点实现高品质高阶非线性交流调速的闭环响应特性。经实验验证，系统具有良好的动态跟踪能力，阶跃响应超调量小，鲁棒性好，稳定时间短。     

神经元控制调速系统鲁棒性分析

分析了调速系统面临的鲁棒性挑战，用自学习神经元调节器替代常规PI调节器提高了调速系统的鲁棒性。     

交流调速系统的一种模糊滑模控制器

针对滑差频率型矢量控制交流调速系统，提出并设计了一种模糊滑模控制器．基于模糊推理方法对滑模控制器中的切换系数进行在线调整，从而在不加剧滑动模态抖动的前提下有效增强了系统的抗负载扰动能力．系统仿真结果表明控制器能使系统获得优良的动态和静态性能．     

基于神经元控制的直流调速系统的DSP实现

本文对神经元控制系统的工作原理进行了描述,并介绍了基于神经元控制的直流调速系统的DSP(TMS320F240)实现.还给出了一些编程的方法、要点和软、硬件调试技巧.     

单片机控制的PWM交流变频调速系统

本文研究了脉宽调制变频调速系统的基本原理,论述了利用单片机控制ＰＷＭ,实现交流变频调速的方法。     

单神经元PID控制器在永磁同步电机控制中的应用研究

永磁同步电机是一个非线性、强耦合、高阶的多变量系统,使用传统的PID控制难以满足精度高、反应快、鲁棒性好的要求.根据人工神经元的自学习功能建立了基于单神经元的PID控制器,并对其学习算法加以改进,实现了单神经元PID控制器参数在线自调整.仿真与实验结果表明:该控制方法无超调, 响应快, 具有良好的动态特性,具有比常规PID控制器更好的控制品质.     

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。