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 并将单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     

神经元控制器在感应电机矢量控制中的应用

神经网络具有自学习、自适应能力，用于控制时可以不依赖控制对象的数学模型．为实现对交流电机快速和精确控制，基于单神经元设计出用于感应电机矢量控制的自适应碰饺和转速控制器，利用神经元的自学习功能在线调节连接权重，实现自适应控制．并将此设计应用于交流电机矢量控制系统中，数字仿真实验表明此方法设计的控制器可克服传统PID控制器在电机参数改变时控制性能差等不足，动态特性好，鲁捧性强．该设计结构简单，实际应用时易于实现数字化．     

单神经元PSD控制在汽车ABS上的应用

通过对某轿车的防抱死制动过程进行动力学分析,设计了一种单神经元PSD控制器,建立了该轿车的ABS单神经元PSD控制系统的数学模型,并在MATLAB/SIMULINK仿真软件下进行了计算机仿真。结果表明,将单神经元自适应PSD控制理论应用于汽车ABS制动系统中,可以在不同的制动工况下,对滑移率实现在线调整,进而达到更好的控制效果。     

单神经元自适应PID控制器的研究

将二次型性能指标引入单神经元并利用自学习功能构成了自适应ＰＩＤ控制器;分析了神经元自适应控制系统的稳定性和学习算法的收敛性。仿真结果表明,这种控制方案具有良好的自适应性。     

单神经元自适应PID控制器的实现与仿真研究

给出了单神经元自适应PID控制器的算法与控制系统仿真模型.利用单神经元PID控制器的自学习、自适应能力实现PID控制参数的自整定.并对被控对象进行了仿真研究,仿真结果表明,该控制方法与常规PID控制方法相比,具有更好的自适应性和更强的鲁棒性.     

气液联控伺服系统的工作性能分析及试验研究

为从根本上克服常规气压伺服系统的缺点，将液体介质引入到气压伺服系统中，并对气、液进行闭环控制，从而构成了一种气、液复合介质控制系统——气液联控伺服系统．系统应用高速开关阀，用脉宽调制(PWM)的方法进行控制．采用单神经元自适应控制器，根据所建立的状态方程进行了系统的控制仿真，并进行了典型信号的跟踪试验．仿真和试验结果表明，气液联控伺服系统的正弦信号跟踪能力、低速性能均高于常规气压伺服系统，系统可实现无超调定位，且具有较高的位置刚度和精度．     

基于Matlab的无刷直流电机自适应控制系统的研究

在分析无刷直流电机(BLDCM)的数学模型的基础上,建立了控制系统的Simulink仿真模型,提出了无刷直流电机调速系统单神经元自适应控制方法.该方法在调速系统中,电流环采用滞环电流控制,转速环采用单神经元自适应控制器控制,实现了双闭环自适应控制的调速系统.仿真结果表明:这种新型的控制方法响应快、无超调、鲁棒性强,较传统PID控制具有更好的动、静态特性.     

三相SVPWM逆变电源输出波形优化控制策略

为了提高三相逆变电源的电压输出波形质量,减少输出电压的谐波分量和总畸变率,提出模糊神经元PID控制策略。以DSP芯片为控制系统核心,对输出电压进行Clarke和Park矢量变换,采用人工神经网络方法与PID控制理论构成神经元PID控制器,对PID控制器参数进行在线调整,将模糊控制理论引入神经元PID控制器形成模糊神经元PID控制策略,并将基于60°坐标系的SVPWM算法用于逆变电源控制系统中,对系统稳态负载、动态负载、不对称负载情况下分别进行仿真实验。仿真结果表明:采用模糊神经元PID控制策略控制下的三相SVPWM逆变电源,在不同负载情况下的输出电压谐波分量小,总畸变率少,达到电压输出波形质量性能要求。     

一种线性神经元PI控制器模型

在对常规PI控制器模型分析的基础上，结合线性神经元自学习能力和适应能力强的优点，提出了一种线性神经元PI控制器模型．该模型结构简单，在一定程度上实现了比例系数和积分比例系数的自整定功能，能够在简单系统中取得较好的效果，具有工程实践应用价值．以单级三冲量锅炉汽包水位控制系统为例，分析了线性神经元PI控制器的控制效果及特点，仿真实验表明应用该控制器的系统具有优良的控制品质．     

神经网络在永磁同步电机变频调速系统中的应用

永磁同步电机调速系统被广泛应用于工业、农业等各个领域。为了能够减少能源的消耗,节约成本,须在工业设计和控制技术方面实现高效率、高节能的要求。采用基于空间矢量脉宽调制(SVPWM)策略的矢量控制方案能够使系统的调速范围较宽,精度较高,抗扰动能力强,得到较好的控制效果,但其超调量较大,而利用神经网络的精准建模特性可有效解决该问题。采用MATLAB/SIMULINK仿真软件设计了转速、电流双闭环SVPWM型交流变频调速系统,对永磁同步电机运用了id=0的矢量控制方法。提出在转速控制器的设计中,用单神经元控制器取代传统的PI控制器。通过调节控制器参数并进行仿真,验证了系统模型的合理性,有效地提高了系统的动态性能,改善了系统的稳定性。     

基于神经网络的感应电机矢量控制系统

根据感应电机矢量变换控制原理,提出了一种由人工神经网络磁链与转矩估计器、神经网络解耦控制器和神经网络转矩控制器组成感应电机的矢量控制系统。文中介绍了感应电机矢量变换控制的基本方程,并根据这些基本方程分别建立了人工神经网络磁链与转矩估计器、神经网络解耦控制器和神经网络转矩控制器,并给出了部分测试结果。最后从系统的仿真计算结果可以看出,这种基于多个神经网络控制环节组成的感应电机矢量控制系统具有良好的性能     

单神经元自适应PID控制器在主动队列管理中的应用

将单神经元自适应PID控制器应用于Internet网络的主动队列管理中,给出了控制系统的结构及控制算法.仿真结果表明这种白适应PID控制器控制的调节速度优于常规PID控制算法.     

一种新颖的单神经元励磁控制器

本提出了一种新颖的发电机励磁控制的单神经元控制结构，并利用遗传算法进行控制器的设计。数值仿真分析证明了所提出的神经元励磁控制器具有良好的控制性能。     

基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统设计

提出一种基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统.该控制系统首先根据采集到的输入输出数据建立被控过程模型,并在此基础上引入单神经元控制器.通过李亚普诺夫方法对控制器参数进行在线调节,从而使得系统输出值能够较快跟踪设定值.理论分析和仿真结果表明:本文提出的单神经元控制器和传统的PID控制器具有极其相似的结构,因此,具有结构简单、易于操作的特点,具有较快的跟踪速度,并且控制参数可以在线调节.     

DSP矢量控制系统的实现与仿真

目的 获得DSP芯片为控制器的异步电动机矢量控制系统.方法 依据矢量控制原理及MATLAB软件,实现矢量控制和系统仿真.结果 得到了基于TMS320LF2407A双闭环矢量控制系统,充分利用了DSP的高速运算能力和丰富的片内外资源,使变频调速系统外围电路少,结构紧凑,可靠性高.结论 系统的启动特性良好,控制精度高,动态响应快,可用于对系统性能要求较高的场合.     

适用于非线性对象的神经元变结构PID控制

针对具有严重非线性的受控对象,提出了一种神经元变结构PID控制方法.该方法将变结构PID控制器与神经元控制器相结合,用一个神经元实现变结构PID控制器中结构变化的部分;同时用另一个神经元实时调整PID控制器的参数,提高了控制系统的响应速度和鲁棒性.将所提出控制方法用于pH中和过程控制,仿真实验结果表明,该方法具有满意的控制品质及较强的适应性.     

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。     

基于单神经元的换热站控制系统PLC设计

以间接集中供热系统为研究对象,针对传统PID控制算法无法动态跟踪现场实际达到控制要求,智能控制算法大多仍处在理论研究阶段,实际应用中效果不好等问题,研究将单神经元PID智能控制通过PLC程序得以实现,并与传统PID控制进行对比。仿真和在现场实际运行结果表明,采用单神经元PID控制器响应时间缩短了一半。     

基于MATLAB的无速度传感器矢量控制仿真

设计了参数自调整模糊控制代替常规的PI调节器，构建无速度传感器异步机矢量控制系统，并运用Matlab＼Simulink工具构造异步电动机的矢量控制解藕数学模型、自适应神经网络速度辩识模型和参数自调整模糊控制器，对无速度传感器矢量控制系统进行了仿真．仿真结果表明：自适应神经网络速度辨识具有较高的辨识精度，且该系统具有良好动、静态性能．     

一种基于神经元控制的位置跟踪控制系统

针对位置跟踪控制系统的特点,探讨了一种单神经元自适应控制器,用于ＣＮＣ系统中的快速位置跟踪控制,并对控制器结构及参数对系统性能的影响做了信民真研究,为神经网络控制在ＣＮＣ系统中的应用,提出了一条的新可行方法。