非线性类PID神经元网络控制器

研究了基于比例、积分和微分控制分量非线性方法合成的非线性PID智能控制器.该PID控制器将比例、积分和微分控制分量分别用三角函数表示为误差信号的非线性函数,并通过三个独立的非线性函数构造合成PID控制器.通过在线调整三个独立非线性函数的权值系数,使该控制器实现不依赖于非线性对象模型的智能控制.仿真结果表明该控制器具有优异的非线性控制性能.     

一类模糊神经元网络控制器及其仿真

针对复杂性非性系统的模糊神经元网络方法控制中，模糊子集合的划分、隶属函数和推理规则的拟定问题进行了研讨，并以此设计了一类模糊神经元网络控制器，给出了学习算法和仿真研究结果。     

一种模糊神经网络自校正控制器设计与应用

本文提出了一种模糊神经网络智能控制方法，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制和知识规则，模糊推理和学习算法，实验仿真结果表明，这种控制方案可改善具有时变及大纯滞后系统的控制品质，其性质优于一般模糊控制。     

模糊神经网络控制器的设计与仿真

提出了一种复杂系统模糊建模及控制的神经网络方法,通过ＢＰ神经网络,对模糊规则的结论参数和隶属函数进行在线修正,实现模糊规则的自组织,这种控制方法可用地对受控对象缺乏精确的数学模型或具有时滞,高阶,非线性等难以用现有的控制理论分析方法和控制的复杂系统,仿真结果证明了这种方法的有效性。     

神经元网络型辨识器与控制器

针对石油化学工业中的某一典型对象即具有严重非线性和纯滞后特性的三阶非最小相位系统，介绍利用神经元网络（ＡＮＮ）构成的辨识器和控制器的原理、构成以及仿真结果，并给出了作者对神经元网络型辨识器与控制器的分析和建议．     

一种自适应性神经元控制器研究

经典的控制器参数的整定过于依赖控制对象的数学模型,不便在线调整。为了解决这一问题,提出一种自适应性PID神经元控制器。在PID控制原理的基础上,充分利用神经网络用于非线性控制的特性,对神经元赋予了比例、积分和微分的功能。采用可微可导的激励函数,通过反向传播算法,实现了控制器参数的在线调整。仿真实例证明PID神经网络控制器具有较好的自适应性和抗干扰能力。     

一种改进的自适应PID控制器

提出了一种新型的PID控制器，其基本思想是把神经元非线性映射和权值的自适应修正功能引入到PID控制器中，利用神经元收敛和权值在线修正，动态改变对偏差、偏差变化率、变化率之变化率的不同加权，从而获得较好控制性能。实验表明该算法使用可靠、精度高，而具有较强的抗干性能和鲁棒性。     

一种基于神经元网络优化的辨识方法

基于神经元网经络结构的优化，提出了一种新的辨识方法，并针对三层反向传播神经元网络，提出了该辨识方法的详细算法，通过实例仿真证实了该方法的有效性。     

智能在线变模态PID控制器

提出一种基于系统特征辨识、分情形、变模态的智能型ＰＩＤ控制器，描述了控制器的结构和算法，并给出了仿真实验结果，该控制算法的主要特点是不需事先辨识对象的精确模型，快速性好，鲁棒性强，容易在线计算。     

基于神经网络的带遗传算法的模糊控制器

研究如何将模糊逻辑系统（ＦＬＳ）、人工神经网络（ＡＮＮ）及遗传算法（ＧＡ）相结合,构成一个有机的控制器,从而达到准确、快速的控制。     

简化的模糊PID控制器及其应用

提出了一种简化模糊ＰＩＤ控制器,将三维的控制规则库简化为二维,大大减少了模糊控制规则的数目,简化了控制策略及控制器的设计和调整过程．并讨论了该控制器的系数调整方法,它在交流伺服系统中的应用表明了其优越的性能     

基于二级结构的智能控制

本文研究了一种新的智能控制器，它有二级构成，第一级由神经元网络作为控制器，第二级由模糊决策确定网络学习参数，算法具有学习功能，与ＰＩＤ相比，该控制器控制效果也较好。     

一种用于交流伺服系统的智能速度控制器

提出了一种基于产生式规则的智能速度控制器，并以它为核心对带有智能速控制器的同步电机调速度系统进行了仿真分析和设计，仿真结果表明该系统具有良好的动态和静态性能     

数控机床神经元自适应位置控制算法

在传统PID控制器的基础上,基于神经元的自学习特性,提出了适用于数控机床位置伺服控制的神经元控制器。该算法的特点是不需要系统建模,结构简单,控制参数实时自适应调节,运算简单,适用于工程实际应用。仿真和数控机床伺服系统的实时控制实验表明,当受控对象的运行环境未知时,该自适应控制算法仍然有效。     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

基于规则自校正模糊控制器的交流伺服系统

提出了一种规则自校正模糊控制器,并将其用于交流伺服系统的控制中,设计了一种在线的模糊推是算法,使得模糊控制规则可以得到实时在线的调整。仿真结果表明基于规则自校正模糊控制器的交流伺服系统的性能较一般模糊控制交流伺服系统有了较大的改善。     

仿人智能模型控制器及其仿真分析

在采用单片机实现的智能控制系统中，嵌入式软件开发需要简单实用的智能控制算法，其既能保证系统具有较好的性能，又能满足系统控制的实时性要求，针对这个问题，将仿人智能控制与模糊控制相结合，提出了一种仿人智能模糊控制器，给出了该控制器的基本结构、控制算法和仿真结果。仿真分析和实际应用证明，仿人智能模型控制器的设计不需要对象精确的数学模型，且实现比较简单。仿人智能控制器控制效果好，它具有响应速度快、超调小、鲁棒性强等优点，具有一定的工程应用价值。     

交流伺服系统位置控制器的仿真研究

在交流伺服控制系统中，采用带速度和加速度前馈的数字PID调节器与数字阶式滤波器构成的复合控制器，可以显著提高控制系统的精度，大大降低跟随误差。仿真结果表明，所设计和复合位置控制器可以实现对位置指令的快速无超调跟踪，且稳态无静差，满足高精度伺服系统控制的要求，是一种切实可行的控制方法。     

基于神经网络的多变量自适应控制器

利用神经网络对非线性映射的逼近能力，通过采用一步超前预测控制性能指标及网络模型局部线性化的思想，给出了一个显式的控制律和相应的自适应控制算法，仿真结果表明了该控制算法的有效性。