基于OPC技术的单神经元PID的研究与实现

介绍了OPC的基本原理和单神经元PID的控制算法,利用OPC基金会提出的OPC数据存取标准和Microsoft VisuaI C~++提供的基础类库(MFC)开发了单神经元PID功能模块及其相应的仿真软件,利用OPC接口实现了其与组态软件KingView的通信。     

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.     

基于Proteus的变增益单神经元PID控制仿真研究

基于Proteus嵌入式系统软硬件仿真与开发平台的功能,提出了新的用于自动控制系统的仿真方法.实例中以ATmega128作为微处理器,外围电路使用D/A、运算放大器等元件,设计了控制电路仿真原理图,软件上采用C语言编程实现了PID与变增益单神经元PID等两种控制算法,最后进行了系统仿真试验.研究表明:基于Proteus的仿真方法能体现控制系统运行的直观性与高效性,突出其在实际设计方面的辅助作用.     

基于OPC技术的MATLAB实时过程控制系统

使用OPC技术将MATLAB与现场过程设备连接,实现了MATLAB仿真在现场设备的实时控制.通过MATLAB的S imu link实时读取数据和控制设备.利用MATLAB在工程计算方面的强大能力和组态软件在现场实时数据采集和监控系统方面的优势,使MATLAB仿真不再只局限于传统的离线计算和纯数字的仿真,而易于在实际系统上实现先进算法.以单神经元PID算法为例验证了系统的可行性.     

基于单神经元PID的直流电动机速度控制算法研究

为了处理常规PID难以克服的电动机非线性、模型参数易变等问题,通过单经元PID速度控制器控制算法的研究,实现了对PID控制器参数的动态调控,克服了电动机非线性、参数易变等不良影响．仿真结果表明,单神经元PID控制器优于常规PID,其自适应能力好、响应快、鲁棒性强、系统稳态和动态特性良好,能满足实际运用和电动机快速响应的...     

单神经元PID控制器在永磁同步电机控制中的应用研究

永磁同步电机是一个非线性、强耦合、高阶的多变量系统,使用传统的PID控制难以满足精度高、反应快、鲁棒性好的要求.根据人工神经元的自学习功能建立了基于单神经元的PID控制器,并对其学习算法加以改进,实现了单神经元PID控制器参数在线自调整.仿真与实验结果表明:该控制方法无超调, 响应快, 具有良好的动态特性,具有比常规PID控制器更好的控制品质.     

基于单神经元PID控制器的交流调速系统

构造了基于单神经元PID控制器的交流调速系统.单神经元PID控制算法利用PLC的Step-7语言实现,用HP54600B型100 MHz高速记忆示波器,记录试验电机联轴安装的测速发电机输出波形,得到电机转速动态响应示波图.通过将之与采用传统PID控制器的系统结果相比,证明采用单神经元PID控制器的交流调速系统具有较好的速度跟随性能和抗扰动性能.     

电阻炉单神经元PID自适应控制

选用单神经元自适应控制结构,采有监督Hebb学习算法实现了对电阻炉大时滞控制系统的单神经元PID控制,探讨了参数对系统性能的影响,同时,使用Matlab分别对常规PID算法、自适应单神经元PID算法进行了仿真研究与比较并对参数选择进行了仿真研究.仿真结果表明,自适应神经元结构的PID控制动态控制效果良好,具有较高的工业实用价值.     

单神经元自适应PID控制在异步电机限流软起动中的仿真研究

考虑到软起动过程中电机和调压装置模型参数的变化及电机负载类型的多变性，导致经典PID难以实现软起动全过程的最优控制，提出了一种单神经元自适应PID控制算法。该算法以经典PID为基础，既保留了神经网络控制的优点，又简单易行。仿真结果表明，该控制算法不仅动态特性优良，且具有较好的适应性和鲁棒性。     

基于偏差耦合的免疫单神经元PID同步控制

针对4台永磁同步电机(PMSM)同步控制系统,采用免疫单神经元PID(ISNPID)控制器替代传统PID控制器,实现PID参数的在线实时调整,缩短动态响应时间。仿真结果表明,当应用偏差耦合控制结构,并将ISNPID控制器用于4台电机的速度环控制时,整个同步控制系统表现出良好的跟踪性能、较高的同步跟踪精度以及较强的抗干扰能力。     

基于PID神经网络的非线性系统辨识与控制

针对工业控制领域中非线性系统采用传统的控制方法不能达到满意的控制效果,提出一种基于P ID神经网络的控制方案,以对其进行辨识和控制。将P ID神经网络引入控制系统中,既具有常规P ID控制结构简单、参数物理意义明确等优点,同时又具有神经网络的并行结构和学习记忆功能及非线性映射能力。仿真结果表明:该控制系统响应速度快、超调量小、稳态精度高,能够快速跟踪系统输出并进行有效控制,且具有一定的自适应性和鲁棒性,满足实时控制的要求。     

基于模糊神经网络的参数自整定PID控制系统设计

利用多层神经网络构建模糊自适应PID控制器，通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则，优化控制器隶属度函数，根据不同时刻的误差e和误差变化ec运用模糊推理在线自整定PID参数。仿真实验表明，该控制系统具有优良的控制性能。此外，通过遗传算法对模糊神经网络的学习速率和惯性系数等进行了优化，为控制系统实现最优控制提供了有力保证。     

基于组态软件的机房综合监控系统的实现

本文描述了通过组态软件来建立机房综合监控系统的实现方法,并对系统功能进行了介绍.     

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.     

基于单神经元神经网络的无刷直流电机控制系统仿真

无刷直流电机是一种多变量、非线性、参数时变以及强耦合的复杂系统,利用传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)算法控制无刷直流电机存在参数调整困难、自适应能力差、控制精度低以及抗干扰能力弱等问题.为实现无刷直流电机的高精度控制,在转速环中引入了基于单神经元神经网络P...     

基于高速以太网的现场总线控制系统

分析各标准的现场总线与高速以太网集成的必要性、可能性及其应用技术.研究现场总线与以太网互联的方法,使不同标准的现场总线与以太网相结合,共同组成全分散、全开放的控制网络.     

基于单神经元自适应PID的PLC直流电机控制系统

针对微型计算机和单片机进行直流电机控制时,抗干扰能力和可靠性差等缺点,提出了一种基于单神经元PID(Proportional-Integral-Derivative)算法的PLC(Programmable Logic Controler)控制直流电机的调速系统,设计了PLC控制D/A(Digital/Analog)转换电路、直流电机驱动电路、转速脉冲反馈电路,研究了单神经元自适应PID控制算法。将有监督单神经元控制算法应用于直流电机调速系统,通过调整神经元控制器的加权系数,实现自适应PID的最优控制。单神经元PID调节在大范围调速和抑制超调方面都有明显的改善,进而提高了直流调速系统的精度。通过系统动态测试,实现了PLC控制直流电机正反转自动调速,直流电机在稳态运行时,转速误差小于1 rad/s。     

生产工艺流程中基于PID算法的温度控制方法

生产工艺流程中常常既有恒温要求,也有温度按照特定曲线变化要求。在生产工艺流程不同阶段的温度拐点,传统的PID控制会出现较为严重的超调。针对这一问题,设计了一种改进的PID算法,在临近温度拐点适时变更为PD控制作为过渡,以抑制超调。实验表明这种方法可以大大降低超调量,显著改善控制品质;同时,算法简单,计算量小,经济适用,可广泛应用于以单片机为核心的温度控制系统中。