一种时变非线性对象神经网络PID控制的仿真

利用BP神经网络对被控对象进行了控制和辨识,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器;给出了相应的控制算法;并对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明,同传统PID控制器相比,神经网络PID控制器对于模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性,证明了神经网络控制的优越性。     

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。     

基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制

针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络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.     

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.     

基于遗传算法优化的神经网络PID控制器

对于参数可变的时变系统和非线性复杂系统,常规PID控制器不能获得理想的控制效果,针对复杂非线性对象的神经网络PID控制不失为1种有效的控制策略．根据神经网络初始权值的选取影响控制器性能的特点,提出了基于遗传算法优化参数的神经网络PID控制器,实现了基于实数编码的GA参数优化．仿真结果证明了该算法的有效性。     

非线性理论在PID控制器中的应用

近年来，非线性理论在PID控制器中的应用十分迅速和广泛，如将模糊理论、神经网络理论、混沌理论、遗传算法、博实论等一系列非线性理论应用在PID控制器中，形成了模糊、神经网络、基因即遗传、混沌等PID控制器，并广泛应用于复杂的工业过程控制中。本文主要就几种PID控制器研究的现状与存在问题进行了分析。     

改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究

针对动物缺氧实验中气体浓度控制这一时变非线性的过程,将BP神经网络与传统PID控制相结合虽然可以取得较好的控制效果,但是也存在着网络收敛速度慢、稳定性较差等问题.基于此,提出了一种基于改进的遗传算法优化的BP神经网络PID控制器.首先,该控制器对遗传算法的收敛速度和稳定性进行改进,利用改进后的遗传算法优化BP神经网络的权重初始值;然后,用优化后的BP神经网络实现PID控制参数的在线调整;最后,在MATLAB中对两种控制器进行仿真实验,结果显示,与传统的BP神经网络PID控制器相比,改进后的BP神经网络PID控制器具有更好的控制性能.     

基于递归神经网络的多变量系统预测控制

针对线性PID控制器系数难以整定的问题，构造了一种用神经网络实现的非线性PID控制器．多个具有相同结构的非线性PID控制器并联，对多变量系统实现解耦控制器．结合预测控制的思想，提出两种控制方案．第一种是在递归多步预测的基础上，在广义最小方差目标函数下实现控制，第二种利用多步预测目标函数在线修正解耦控制器的权值．仿真实验表明这两种方法的有效性．     

RBF神经网络在盘式制动器控制系统中的应用

针对盘式制动器控制系统存在的非线性特性,提出了一种基于R BF神经网络的智能控制方法.在常规PID控制器的基础上,利用神经网络对控制器参数进行在线自适应整定,从而实现系统的智能控制.该系统利用可编程序控制器S7-200作为主控制器,配合液压站实现了对带式输送机制动器的控制.仿真结果表明,该系统比传统的PID控制具有更快的响应速度和更高的稳定性及控制精度.     

双曲余弦增益的非线性PI蒸汽温度控制研究

本文针对大惯性、纯滞后的蒸汽温度控制对象,基于双曲余弦增益的非线性理论,设计了一种蒸汽温度控制对象的非线性PI控制系统。通过Matlab/simulink软件对单回路和串级汽温系统在阶跃扰动下工况进行组态和仿真,结果表明:双曲余弦增益的非线性PI控制器对蒸汽温度控制系统的动态性能改善显著,系统稳定性强,超调小,调节时间明显缩短,具有良好的抵抗干扰能力和鲁棒性。利用双曲余弦增益的非线性PI控制器较好解决了一类大惯性、纯滞后非线性对象的控制难题。     

基于人群密度估计的空调末端及新风量分级调控方法

负荷估计是空调系统优化控制的关键一环,人员移动的随机性和不确定性,使得建筑空间人员负荷难以准确估计,导致现有控制策略控制效果欠佳,系统响应不及时,滞后性大,造成能源浪费以及建筑内部环境热舒适性降低.针对该问题,提出一种基于人群密度估计的空调末端及新风量分级控制策略.首先,采集建筑空间图像信息,建立多列卷积神经网络人群密度估计模型,获取人员数量及动态分布,计算人员实时负荷;其次,引入人员负荷控制因子,提出空调分级调控策略,实现空调末端及新风供给.实验结果表明,方法能够更好地维持建筑内部热环境稳定,系统响应速度更快,具有较好的节能潜力.     

变风量空调系统模糊PID控制的仿真

针对目前变风量(VAV)空调系统参数整定困难,将模糊控制和常规PID控制相结合,提出一种基于模糊控制规则的模糊PID控制方法及模糊PID控制器的设计思路,并将其应用于VAV空调室温控制中．通过与常规PID控制器的室温控制仿真曲线比较表明：当条件变化时,模糊PID室温控制实现了参数在线自整定,取得了较好的控制效果;模糊PID控制动态响应快,控制精度高,超调量小,具有较强的鲁棒性;所需送风量更接近实际负荷的需要,达到了既舒适又节能的效果．     

基于自适应免疫遗传算法的真空退火炉变参数PID温度控制系统

真空退火炉退火温度的精确控制是一个典型的非线性、大时滞、大惯性、存在强交叉耦合、时变的复杂的控制问题,常规的PID控制器很难实现对退火温度的精确控制.本文以神经网络建立的真空退火炉模型为控制模型,利用自适应免疫遗传算法全局搜索获取最优的可变PID参数的方法,解决了真空退火炉退火温度精确控制的问题;应用结果表明,该温度控制系统优于传统的PID控制系统,并具有良好的可靠性、自适应性和鲁棒性.     

一种基于改进自抗扰控制器的风电机组变桨距控制策略

为了改善风电机组的恒功率输出区域的动态性能,提出了一种基于改进自抗扰控制器的变桨控制策略。当风速高于额定风速时,通过调节桨距角改变风机气动转矩,保证风机输出功率的稳定性。设计了一个改进的连续光滑的非线性函数,可有效提高系统的抗扰动能力。基于该非线性函数对传统自抗扰控制器做出了改进。仿真结果证明,改进自抗扰控制器的变桨距控制系统能够对桨距角进行精确调整并将输出功率快速稳定到额定值附近,具有较快的响应速度及较好的抗扰动能力。     

制冷空调的变频技术及模糊控制研究

本文首先分析了空气调节系统的动态模型及空调机常规ＯＮ－ＯＦＦ运行的性能，接着分析了变频空调机的性能并与常现ＯＮ－ＯＦＦ控制作了比较，最后论证了采用模糊智能控制实现空气调节系统的自动控制，可使系统节约更多的能量并可提高系统的舒适程度。     

LMBP神经网络PID控制器在暖通空调系统中的应用研究

针对BP神经网络学习过程收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷,研究了levenberg-marquart算法(即LM算法).为解决LM算法中学习速率的选择和逆矩阵的求解这两个严重影响训练时间和收敛精度的问题,采用LU分解法对LM算法进行改进和优化,并通过MATLAB语言编程实现,将得到的LMBP神经网络PID控制器应用于暖通空调冷冻水循环的控制回路中,将其控制效果与PID控制算法、BP神经网络PID控制算法进行仿真对比研究.研究结果表明,采用LMBP神经网络PID控制器在减少超调量、加快收敛速度、减少稳态误差等方面的性能都得到了明显的改善.     

一种模糊自适应控制器在室温控制中的应用

目前已广泛应用的新风机组空调系统，能满足对大多数室温的控制要求，但不能满足控制室内空间较大且干扰频繁的室温控制要求，针对这种情况应采用模糊自适应方法来调节室温。本文设计了直接自适应控制器，并用Matlab对该控制器的稳定性和鲁棒性进行仿真。仿真结果表明该模糊自适应控制器具有较好的鲁棒性、快速性和准确性的优点。     

水电站计算机监控系统单神经元自适应PID功率调节的研究

水力发电机组是一个复杂的非线性控制对象,为保证水电站发电机组功率调节具有快速、稳定的控制特性及良好的鲁棒性,本文提出在水电站计算机监控系统有功功率调节中采用单神经元自适应PID功率调节方式.PID控制的关键问题是PID参数的整定,单神经元自适应PID控制器由于其权值可以在线调整,具有较强的自学习和自适应能力,仿真结果表明改进的单神经元PID控制器比传统的控制器拥有更好的稳定性、动态性能和鲁棒性.     

自然工质二氧化碳汽车空调性能的实验研究

实验研究了跨临界二氧化碳汽车空调系统的性能.实验结果表明:环境温度、气冷器冷却风量、压缩机的效率和转速、运行的高压值等因素对系统性能有极大影响;在不同运行工况下,降低气冷器出口CO2温度、调整系统的运行高压为最佳压力值,是提高系统性能的首要途径,这对控制器的设计提出了较高的要求.