基于神经网络PID控制器在交流调速系统中的应用

针对PID控制和神经网络控制在交流调速系统中的局限性,利用其各自的优点,采用神经网络和PID控制相结合的方法构建神经网络PID控制器,实现变频调速控制,得到了神经网络控制器模型和神经网络控制方法运行的结果。仿真结果充分表明了神经网络模型具有良好的稳定性、鲁棒性和跟随性,而且改善了原系统的动态特性,证明了该方法在交流调速系统中的应用价值。     

基于RBF神经网络的非线性磁悬浮系统控制

磁悬浮系统是一个典型的不确定、非线性系统.由于磁悬浮系统的复杂性很难建立精确的数学模型,采用RBF神经网络(RBFNN)对非线性磁悬浮系统进行辨识,再根据神经网络自适应控制原理设计了非线性磁悬浮系统的神经网络自适应状态反馈控制器与自适应PID控制器,并利用MATLAB进行了仿真.仿真结果表明,神经网络自适应控制能很好地控制本磁悬浮系统;神经网络自适应控制器对于此非线性磁悬浮系统位置具有良好的控制效果,该控制系统具有较好的稳态特性和控制特性.     

装载机线控转向控制算法研究

采用神经网络PID控制算法对装载机线控转向系统进行控制,在MATLAB/SIMULINK环境支持下,建立了装载机线控转向系统仿真模型,并通过仿真对比了系统在无校正、常规PID控制与神经网络PID控制的性能,仿真结果显示神经网络PID控制响应时间较快,抗干扰能力强。     

风能转换系统神经网络控制方法综述

该文阐述了风能转换系统神经网络控制方法．在阐述风能转换系统基本控制策略的基础上,分析了风能转换系统常规控制方法的缺点和不足,对风能转换系统神经网络控制方法进行了总结和展望。     

类模糊神经网络与非线性系统的在线控制

以实现非线性动态系统的在线控制为目的,提出了一种具有隐层数少、运算简便和逼近能力强等优点的神经网络－类模糊神经网络,并就非线性动态系统的在线控制给出了基于类模糊神经网络控制的选择记忆算法,使谤类非线性系统的在线控制问题得以解决。     

容错控制系统的一种神经网络控制策略

基于神经网络的函数逼近能力及其容错性，提出了一种神经网络容错控制策略：首先利用系统重构的方法设计控制系统在各种故障情况下的控制律，然后采用一个神经网络来学习这些控制律的特性．学习结束后，将该神经网络作为控制器对系统实施控制．对一个具体的线性系统在传感器故障情况下的神经网络控制进行了仿真研究，结果表明：神经网络控制器能够代替系统原有的控制器．而且在系统发生未知故障时，同样具有容错性．     

二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制

提出了一种逐级模糊神经网络控制法．该控制法通过采用Takagi-Sugeno型模糊神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制．模糊神经网络控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化．实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒性强。     

容错控制系统的一种神经网络控制策略

基于神经网络的函数逼近能力及其容错性，提出了一种神经网络容错控制策略；首先利用系统重构的方法设计控制系统在各种故障情况下的控制律，然后采用一个神经网络来学习这些控制律的特性，学习结果后，将该神经网络作为控制器对系统实验控制，对一个具体的线性控制在传感器故障情况下的神经网络控制进行了仿真研究，结果表明：神经网络控制器能够代替系统原有的控制器，而且在系统发生未知故障时，同样具有容错性。     

基于Lyapunov稳定性的自适应神经网络控制方案

提出了一种基于Lyapunov稳定性的自适应控制律,使用神经网络模型综合分析非线性动力学系统的控制问题.基于Lyapunov稳定控制律开发出了一种改进的自适应神经网络控制方案,并给出了具有未知非线性一阶仿射系统的仿真控制演示,实验结果表明该神经网络自适应控制方案具有良好的非线性控制能力.     

GA优化的模糊神经网络在炉温控制中的应用

文章提出了一种利用模糊推理系统、神经网络和遗传算法相结合的加热炉炉温控制模型;该模型利用神经网络构造模糊推理系统,利用遗传算法对神经网络的参数进行优化与训练,以完善系统的自学习和自适应能力;经仿真试验表明,该系统具有良好的控制效果.     

BP网络规则PID在电弧炉电极调节系统中的实现

针对电弧炉电极调节系统,建立其数学模型.分析了电弧炉电极调节系统的非线性.在此基础上,针对控制对象的复杂性,将应用最广泛的PID控制器与具有自学习功能的神经网络相结合,提出了基于BP神经网络规则的PID控制算法.BP神经网络规则的PID控制算法改善了传统神经网络学习时间长、收敛速度慢的弱点,解决了传统的PID控制未知复杂系统的不足,Matlab6.5软件仿真结果表明,采用BP神经网络规则的PID控制算法的控制效果还是令人满意的.     

基于模糊神经网络的变风量空调末端控制方法

针对变风量空调系统末端的稳定控制问题,根据被控对象的特点,提出了采用模糊神经网络(FNN)控制变风量空调系统末端的方案.在MATLAB仿真环境下对模糊神经网络的控制效果进行了模拟仿真,并与普通模糊控制器及典型PID控制器的控制效果进行了比较,结果表明模糊神经网络控制器可以稳定、有效的控制变风量系统的末端装置.     

三角形式非线性离散系统自适应神经网络控制

针对一类控制输入为三角形式的多输入多输出离散非线性系统,提出了基于反步法的自适应神经网络控制方法.由于该系统的控制输入为非仿射形式,不能采用反馈线性化的方法设计控制系统;因此,首先采用隐函数定理证实了能够使系统输出跟踪期望轨迹的理想控制输入的存在性,并构造了理想的控制输入.利用高阶神经网络估计这些控制输入,提出了基于反步法的自适应神经网络控制方法.证明了所提出的控制方法能够保证闭环系统的所有信号半全局一致最终有界,并通过仿真验证了该方法的有效性.     

无人机神经网络重构控制

针对无人机可重构飞行控制系统提出一种基于径向基神经网络的模型跟随自适应逆重构控制方法,其核心是建立内外控制回路,内回路运用自适应逆控制,使得系统不受外部扰动和测量噪声的影响。外回路采用神经网络模型跟随自适应控制结构,使用神经网络和比例混合控制器,对参考模型和系统输出之间的误差进行自适应调整,利用误差来改变神经网络控制器的参数,使得系统达到满意的动态性能。并通过一个具体重构仿真结果证实了该方法的有效性。     

基于RBF神经网络逆系统的注射速度控制

为了实现注射速度的精确控制,针对其非线性时变的动态特性,提出了基于神经网络逆系统的控制方法.采用M.Rafizadeh模型描述注射速度系统特性,通过求解该系统的相对阶证明了系统的可逆性.由于注射速度系统逆模型的解析形式难以获得,因此构造了基于RBF神经网络的注射速度逆系统,并将该系统与常规PID控制相结合,对注射速度实现复合控制,解决了基于RBF神经网络逆系统的开环控制效果不理想的问题.仿真实验表明,该控制系统具有良好的跟踪性能及抗干扰性能.     

基于模糊神经网络的变风量空调末端控制方法

针对变风量空调系统末端的稳定控制问题,根据被控对象的特点,提出了采用模糊神经网络(FNN)控制变风量空调系统末端的方案。在MATLAB仿真环境下对模糊神经网络的控制效果进行了模拟仿真,并与普通模糊控制器及典型PID控制器的控制效果进行了比较,结果表明模糊神经网络控制器可以稳定、有效的控制变风量系统的末端装置。     

基于模型参考的锅炉燃烧系统神经网络控制和辨识

大纯时延、煤种多变和蒸汽负荷频繁变化是链条炉难以进行良好燃烧控制的原因。对非线性延迟系统延迟时间的神经网络辨识方法进行了研究,即改变神经网络输入样本区间,利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变,可以辨识出非线性对象的延迟时间。将神经网络大延迟系统的辨识与基于神经网络动态补偿的模型参考自适应控制策略相结合,可用于对具有变化参数或不确定性延迟时间的非线性大延迟系统的控制。仿真结果表明:这种神经网络模型对非线性大纯时延系统的控制具有控制速度快、鲁棒性能好等优点。     

非线性逆控制研究浅析

回顾和总结逆控制系统的研究现状,从理论和应用的角度分析已用于非线性系统的逆控制方法,包括神经网络逆控制,自适应逆控制和将神经网络引入逆控制的一种基于神经网络自适应逆控制。最后,提出进行非线性系统逆控制设计需要解救的一些关键问题。     

非线性振动控制的神经网络离散逆系统方法

针对非线性结构振动控制难以用线性控制方法精确控制的情况，提出神经网络离散逆系统方法．建立了结构的离散化模型，再用神经网络将非线性系统通过逆系统变换变为伪线性系统，对该伪线性系统可以用一般线性方法精确控制．该方法将非线性结构控制问题转化成了线性结构控制问题，使问题难度大大减小．对某非线性建筑结构振动作了控制仿真，实现了精确线性化，控制效果曲线与对线性结构控制效果曲线几乎完全吻合．神经网络离散逆系统方法发挥了神经网络和线性控制各自的优点，可用于强非线性结构的振动控制．     

基于神经网络的非线性动力系统控制研究

基于改进BP神经网络,建立了一种自适应在线控制模型,并且该控制方法应用到离散非线性动力系统和倒立摆系统控制问题。为了避免BP神经网络在训练过程中的目标函数局部极小值问题,提出了一种基于BFGS优化算法的神经网络训练方法。与其它控制方法相对比,所提出的基于神经网络的倒立摆控制方法具有较高的控制精度。通过离散时间系统的控制模拟和倒立摆模型系统的控制两个算例,验证了所提出的控制方法的具有有效性和很好的控制效率。