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。     

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PID控制器的闭环控制系统

目的 解决传统PID控制器对时变系统控制能力不强的弊病。方法 利用神经网络理论与传统PID控制理论相结合。结果 设计了一种单神经元PID控制器，将其应用于被控制对象是快时变和慢时变的两类闭环控制系统。结论 实验证明这种单神经元PID控制器通过在线边学习边控制的方式，实现了实时控制。     

单神经元PID控制在锅炉水位控制中的应用研究

针对PID控制器的缺点,提出一种用于锅炉水位控制的单神经元自适应PID控制器。通过Simulink的仿真证明,该控制器利用神经元的学习特性,自动调节PID参数,控制效果优于传统PID控制。     

精馏塔的神经元PID解耦控制研究

本文针对精馏塔这一多变量、非线性耦合对象,提出了一种神经元PID解耦控制方法。该方法在精馏塔精确模型补偿解耦控制基础上,采用神经元PID控制器进行控制。分析了控制器的结构及其学习算法,进行了PID和神经元解耦控制仿真实验,仿真结果表明该方法优于常规PID控制效果。     

船用舵机电液伺服单元单神经元自适应PID控制的研究

在分析了船用舵机电液伺服单元的基本原理和数学模型的基础上,设计了单神经元自适应PID控制器。用单神经元PID替代常规PID控制,通过神经元的学习来调整PID参数,利用神经网络良好的自适应和抗干扰能力．使控制系统对参数变化表现出良好的控制性能和鲁棒性。通过仿真证明了该系统有较好的控制效果。     

水下焊缝跟踪单神经元自适应PID控制与参数优化

水下焊缝跟踪过程复杂,不确定因素多,并且焊接过程具有非线性特点,传统PID控制效果不理想.本文提出了单神经元自适应PID控制器,通过神经元的自学习能力,能够在线自适应调整PID参数,同时利用差分进化算法对单神经元自适应控制器的参数进行优化.经仿真结果可知,该单神经元自适应PID控制器响应速度快,精度高,控制效果好.     

自适应神经元控制器在交流伺服系统中的应用

文章介绍了交流伺服系统的数学模型、组成及其原理,在此模型基础上对交流伺服系统的自学习控制进行了深入的研究;利用神经元的自学习功能实现神经元控制器的在线学习,并以神经元控制器作为交流伺服系统的位置调节器;仿真实验表明,神经元控制器与PID控制器相比具有较强的自适应性和较好的性能。     

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.     

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.     

基于性能准则的自适应神经元PID可调参数选取方法

在MATLAB环境下,基于某一性能准则并利用单纯形法寻优原理给出自适应神经元PID控制器可调参数的优化选取方法.利用参数经优化选取后得到的自适应神经元PID控制器对隧道式炉进行控制,结果表明该优化选取方法的有效性.     

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.     

基于二次型优化的神经元PID无线拥塞算法研究

神经元PID算法能较好地控制瓶颈节点的队列长度,但当网络环境发生较大变化时,其控制效果往往难以保证.根据Ad Hoc网络环境参量时变的特点,推导了无线TCP/AQM离散模型,在神经元算法的加权系数中引入二次型性能指标,设计了一种基于二次型性能指标的神经元PID的AQM.仿真结果表明:在动态拓扑、突发流及链路容量变化的Ad Hoc网络中,该改进算法优于PI算法.     

一种记忆元网络自适应控制方法

本文提出了一种神经网络自适应方法。该方法采用记忆元网络采用记忆元神经网络进行对象模型辩识,用单个神经元实现了自适应ＰＩＤ 控制器。被控对象输出误差经记忆元辩识网络反传后得到控制器的输出误差,以此修正控制器网络权值,由于记忆元网络无需引入延迟算子,能够逼近任意阶线性动态,保证了模型辩识的精度和误差返传的精度,神经元ＰＩＤ 控制器具有极为简单的结构与算法,保证了自适应控制的实时性,大量仿真结果表明该方法可以有效地应付非线性对象。     

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。