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船舶操纵的模型参数具有非线性、慢时变特性、船舶操纵的传统控制方法的操纵性能不能令人满意。本文讨论一种应用改进型BP神经网络实现PID参数自整定的控制方法,此法能根据船舶动态特性的变化,自动重新整定PID参数,从而改善了操纵性能和鲁棒性。 相似文献
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参数自整定2自由度PID全神经元实现的仿真研究 总被引:5,自引:0,他引:5
2自由度PID控制器参数整定是一个复杂而又困难的问题,本文采用全神经元方法实现了2自由度PID控制。通过权值自学习解决了参数自动整定这一难题,只要选择适当的神经元权值系数,就可以是系统的抗干扰能力和跟踪给定的能力同时达到最佳,并使系统具有自适应能力和较强的 鲁棒性。 相似文献
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基于混沌PID参数寻优的伺服系统控制方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用混沌运动遍历性和随机性的特点,对PID控制器进行参数寻优。在满足系统稳定前提条件下,通过利用混沌运动的粗寻优和细寻优,最终可以找到性能指标最小的一组参数。把这组参数就作为PID控制器的主要参数。仿真结果证明此方法可以快速稳定地实现PID参数寻优整定,而且所得参数的控制效果与传统参数整定方法相比在响应时间、超调量等方面效果更好。 相似文献
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电站仿真器PID控制参数的模糊整定 总被引:1,自引:0,他引:1
在归纳总结目前使用较广泛的一些控制系统参数整定方法的基础上,通过对热工过程对象特性的研究,提出一种基于模式识别的模糊整定方法,以此在电站控制系统中的汽温控制等回路上进行了仿真整定试验,并将其应用于东北电力局600MW电站仿真器的控制系统参数整定,效果良好,证明了本文提出的整定方法的可行性 相似文献
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基于迭代学习控制的PID控制器设计 总被引:4,自引:0,他引:4
针对传统的经验PID整定方法,提出了一种新的PID参数整定算法。该算法首先利用PD型迭代学习控制来进行期望轨迹的跟踪控制,然后根据迭代学习控制的输入输出数据序列,通过强跟踪滤波器来进行参数辨识,可获得对应于期望轨迹的优化的PID控制参数。给出了迭代学习控制的收敛条件,以及如何利用强跟踪滤波器来进行参数辨识。仿真和实验结果表明,采用该算法设计PID控制器,被控系统可以获得较佳的动态性能和较强的鲁棒性。 相似文献
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一种自校正PID控制器设计与仿真研究 总被引:6,自引:0,他引:6
介绍了一种基于改进Ziegler-Nichols参数整定方法的自校正PID控制器。给出系统的ARX模型,引入带遗忘因子的最小二乘实时参数估计算法和增量式PID控制算法;给出改进的Ziegler-Nichols整定方法,建立临界增益和临界振荡周期与系统参数之间的关系式。以其在变风量空调系统的变频风机—管道静压控制回路中的应用为例,进行MATLAB仿真。仿真结果显示,自校正PID控制系统能够实时估计被控对象的参数,实时整定控制器参数,适应被控过程的变化,具有较强的实时参数估计和自校正能力。 相似文献
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基于动态神经网络的PID参数整定与实时控制 总被引:9,自引:1,他引:9
提出了一种基于对角回归神经网络的PID控制器结构,给出了PID参数在线自整定的学习控制算法。为检验控制效果同时还使用了静态BP网络来整定PID参数,并在Matlab环境下,分别建立了基于对角回归神经网络和BP网络的液位实时控制系统。实际的控制效果说明,基于动态网络的PID控制器工作稳定,具有较好的鲁棒性。 相似文献
10.
基于BP神经网络PID参数自整定的研究 总被引:32,自引:4,他引:32
PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法。但在实际应用中,其参数整定仍未得到较好的解决。本文把神经网络技术应用在PID控制中,充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力,构造神经网络PID自整定控制器,并通过仿真试验,取得较好的结果。 相似文献
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基于动态RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制 总被引:4,自引:0,他引:4
针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法。采用动态RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。 相似文献
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Rongde LU Zonghai CHEN 《系统科学与复杂性》2006,19(2):227-235
This article describes in detail a new method via the extension predictable algorithm of the matter-element model of parallel structure tuning the parameters of the extension PID controller. In comparison with fuzzy and extension PID controllers, the proposed extension PID predictable controller shows higher control gains when system states are away from equilibrium, and retains a lower profile of control signals at the same time. Consequently, better control performance is achieved. Through the proposed tuning formula, the weighting factors of an extension-logic predictable controller can be systematically selected according to the control plant. An experimental example through industrial field data and site engineers' experience demonstrates the superior performance of the proposed controller over the fuzzy controller. 相似文献
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分布参数系统普遍存在于热工过程中,PID是普遍采用的控制方法,因此有必要研究分布参数对象的PID控制问题。一般的PID控制器设计方法需要将分布参数模型简化为集总参数模型并降阶,这样就引入了模型误差;基于遗传算法的PID控制器优化设计方法(GAOPT)不受模型限制,可以直接基于分布参数模型进行控制器设计。利用GAOPT方法设计了一类分布参数模型的PID控制器。仿真结果表明,GAOPT方法比常规方法可以获得在超调量、调节时间、ITAE和性能鲁棒性等指标上都较优的控制效果;同时,基于分布参数模型的控制器比基于近似模型的控制器的控制效果有明显改善。 相似文献
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