一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

基于自适应神经网络的歼击机模糊跟踪控制

提出了一种基于T-S模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,利用T-S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,设计基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.在模糊控制的基础上,引入了基于RBF神经网络的自适应控制,用于在线对消不确定项和模糊建模误差的影响,以保证系统具有期望的鲁棒H∞跟踪性能.所提出的方案保证了闭环系统的稳定性,有效地提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.仿真实例表明了所提出方法的有效性.     

一种新型PID参数自适应模糊控制器

在PID工程整定法的基础 ,提出了一种基于模糊规则的模糊PID复合控制算法,算法根据Z－N工程整定等方法将PID公式简化,通过模糊控制规则和模糊推理确定一张模糊控制表,在实时控制中通过对模糊控制表的查询,在线调整PID控制参数,仿真实验表明,该控制算法具有简单,鲁棒性强和动态品质优良等特点。     

基于神经网络的Smith补偿PID控制设计

针对工程实践中常见的纯滞后对象,在Ｓｍｉｔｈ补偿控制基础之上,利用人工神经网络的非线性映射功能对控制对象进行在线辨识,达到对时滞补偿预报的目的;利用神经网络ＰＩＤ控制器（Ａｄａｌｉｎｅ网络）代替常规控制器,实现了对时滞复杂对象的在线自适应控制;并根据ＩＴＡＥ性能指标原则对神经网络控制器参数进行整定,得到一组经验公式。仿真结果验证了本文神经网络控制方案的有效性。     

AQM中基于神经网络自适应的PID控制器

将神经网络和PID控制器有机结合,形成一种基于RBF网络在线辨识、单神经元网络在线整定的自适应PID控制器,用于对主动队列管理（AQM）的拥塞控制.仿真结果表明,该控制器对负载队列的控制效果明显优于传统PID控制器.     

基于新型PID神经网络的自适应控制系统研究

提出一种新的PID型神经网络的自适应控制系统,该控制系统采用对角递归神经网络辨识对象的正向模型,采用一种新型神经网络控制器产生控制量,与常规PID控制不同的是,该控制量不再是误差信号的比例、积分和微分量的简单线性组合,而是这些信号的一种非线性组合,从而可以有效地解决常规PID控制器存在的快速性和超调量之间的矛盾.仿真实验表明,这种新型控制系统具有较强的自适应性和鲁棒性.     

一种基于神经网络算法的非线性PID控制器

针对非线性、不确定时滞对象,提出一种基于神经网络算法的非线性PID控制器。该控制器将传统PID的比例、积分和微分参数分别构造成关于误差信号的非线性函数,并将非线性比例运算单元、非线性积分运算单元和非线性微分运算单元分别作为隐层神经元的激励函数,从而构造将PID控制与神经网络控制融为一体的智能控制器。研究结果表明:采用此智能控制器有效解决了传统PID难以控制非线性对象的问题以及传统神经网络控制器隐层神经元节点数难以确定的问题,仿真结果验证了该智能控制器的有效性。     

基于神经网络的PID参数自整定与实时控制

将Bang-Bang控制与神经网络自适应控制相结合，利用神经元的学习功能构成了一种自适应PID控制器，控制器在Bang-Bang控制阶段进行系统辨识，利用系统参数整定PID控制参数，作为神经网络权系数的初值，其结构简单，工作稳定，鲁棒性强，实时控制结果表明，这类神经网络自适应控制器可有效地用于一类电加热炉系统的温度控制，使得系统具有快速响应性和良好的抗干扰性。     

关于PID自动舵神经网络控制的研究

提出一种基于神经网络的PID自动舵控制方法。该方法能实时精确地辨识船舶数学模型参数,自动调节PID参数,提高船舶航向保持性能。     

神经网络仿PID参数自适应控制器及其应用

介绍了基于BP神经网络的仿PID自适应控制器，给出了控制算法，推导了基于变形Elman网络的系统辨识算法，仿真及应用表明此方法是可行的。     

An Intelligent Adaptive Fuzzy PID Controller Based on Multimodel Control Approach

A novel intelligent adaptive fuzzy PHD controller based on multimodel control approach is presented in this paper.It can improve the system performance of the dynamic time- varying system at various operating conditions.The fuzzy PHD controller is implemented by combining a fuzzy PI with a fuzzy PD controller in a parallel structure. The parameters of the fuzzy PHD controller are linked, via analytical derivation, to the gains of the linear PID controller. The sum of error square is used as performance criterion to locate the model that best reresents the process among the multiple models, The desired control output to drive the process along the desired path is generated only by modifying the output scale factots GU_I and GU_D of the fuzzy PID controller, Among the prescribed models, the control signal of the nearestmmodel to the system is applied. The system can be driven to its original trajectory because of the robustness of the fuzzy PID controller, Computer simulation results show that the adaptiv     

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。     

模糊神经网络PID控制器在污水处理中的应用

为建立实时响应快、动态调节性能大、鲁棒性强的污水处理自动控制模型,结合模糊逻辑推理控制、神经网络控制及常规PID（Proportion Integration Differentiation）
控制技术,设计了模糊神经网络Fuzzy-PID污水处理控制器。仿真结果和实际应用显示,采用该控制器后,整个控制系统的收敛性、鲁棒性以及动态响应性等均有了很大的改善,
系统具有较强的稳定性和自适应性。     

连续消毒塔系统的自适应模糊PID控制

本文提出的自适应模糊ＰＩＤ控制器，是在传统的模糊ＰＩ控制器基础上增加了具有预测作用的模糊ＰＤ控制和性能指标监督的适应性控制，使系统的控制性能大大提高，且保持了控制器结构简单和易于实现的优点。仿真研究表明了该方法的有效性。     

基于DLF神经网络的非线性自适应PID控制器

针对非线性时变现象,将DLF神经网络与PID基本原理相结合,提出了基于DLF神经网络的非线性自适应PID控制器设计方法,并解决了此类控制器初始参数难以设置的问题,仿真研究证实了其可行性和有效性。     

基于小波神经网络免疫PID控制器的研究

针对PID控制器,本文介绍了一种基于小波神经网络的免疫PID控制器。由于小波变换具有较好的时频局部性．神经网络拥有较强大的非线性映射的能力、自适应、自学习等优势,将规范正交的小波函数与神经网络的基函数相结合构成小波神经网络．该网络同时具有小波和神经网络的优点,本文用小波神经网络来逼近免疫PID的函数,试验以及仿真结果表明,本文介绍的控制器性能优于其它类型免疫PID控制器。     

改进型神经网络参数自学习PID控制器的实现

用BP神经网络自学习PID控制器的3个可调参数KP,KI和KD，实现最佳组合的PID控制，在调整神经网络的权值算法中，用被控对象的预测模得到预测输出值来改进学习算法。该方法用于异步电动机直接矩控制中效果明显。     

基于神经网络模糊控制器的铣削过程智能控制

提出了一种新颖的神经网络模糊控制器,其模糊控制表由神经网络替代．控制器通过在线学习能自适应被控对象的变化,控制性能良好．将该控制器用于铣削过程控制,使铣削力在加工条件变化过程中始终保持相对稳定,从而提高了铣床的加工效率,并能保证加工质量,保护刀具．还给出了试验结果．