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。     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,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,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

模糊神经免疫自适应PID在恒张力控制系统中的应用

应用免疫反馈系统原理和模糊神经网络控制理论,在传统PID控制基础上设计出一种模糊神经免疫自适应PID控制器,阐述了该控制器的特点、控制规律和整定方法.控制器参数P、I和D分别由模糊神经免疫反馈系统和模糊神经网络控制器在线修正.进行了恒张力控制系统的动态仿真,并与数字PID和模糊PID控制进行了比较.仿真结果表明,模糊神经免疫自适应PID控制器响应速度快、控制输出稳定、抗干扰能力强和鲁棒性好,较传统PID和模糊PID控制器具有更好的动、静态特性.     

模糊神经网络在电阻炉温度控制系统中应用

针对电阻炉具有时变,分布参数的非线性特性,将模糊神经网络控制应用于电阻炉温度控制系统.该控制器自适应能力强,利用系统偏差和神经网络辨识模型的输出对模糊神经网络控制器的参数通过一种改进的BP算法进行在线调节,达到对电阻炉温度的实时控制.仿真结果表明模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,优于一般PID控制.     

一种新型智能温室温度控制系统的算法设计与仿真研究

为了更好地实现对温室温度的控制,文章提出了一种模糊神经网络PID控制算法,该算法可以有效地解决普通PID控制器依赖于对象数学模型的不足,可实现控制系统的在线自适应调整,可满足实时控制的要求,仿真结果表明：基于模糊神经网络的PID控制器具有良好的自学习和自适应性,动态性能好,具有一定的应用价值和推广价值。     

基于改进模糊神经网络的PID参数自整定算法

针对传统的PID控制算法参数整定困难,控制效果并不理想,将神经网络算法、模糊控制算法结合在一起,形成了模糊神经网络PID参数自整定算法,并且对模糊神经网络进行改进,将神经网络输入的状态变量进行模糊化和归一化处理,采用BP神经网络自整定PID控制器的参数,根据RBF神经网络得到受控对象的Jacobian信息。仿真结果表明,基于模糊神经网络的PID自整定控制效果较好,具有一定的应用前景。     

基于改进BP神经网络PID自整定的研究

随着数控技术的发展,传统的PID整定方式已经不能满足伺服系统的控制要求.利用改进共轭梯度法对BP神经网络算法进行优化.将改进BP神经网络算法应用到PID的整定中,构建改进BP神经网络自整定PID控制器.将设计好的BP神经网路PID控制器应用到伺服系统的控制结构图中.与BP神经网络自整定PID控制器,在Matalab的simulink里面进行建模仿真比较.仿真结果表明改进BP神经网络自整定PID控制器具有较好的快速响应能力、系统稳定性和抗干扰能力.     

基于GA-BP算法的模糊神经网络控制器研究

提出了一种基于GA-BP算法的模糊神经网络控制器,将GA的离线全局寻优及BP实时学习相结合,克服了单独应用GA算法或BP算法调节模糊神经网络控制器参数存在的缺陷。仿真结果表明经GA-BP算法优化的控制器性能优于传统算法调节的控制器。     

基于一种改进自适应模糊神经技术的PEMFC系统建模和控制

从质子交换膜燃料电池(PEMFC)实际应用的角度出发，应用自适应模糊神经网络技术对PEMFC系统进行建模与控制．在建模过程中，同时应用实验数据和专家经验对模型进行辨识，使模糊节点具有明确的物理意义和初始参数的选择更加容易．在控制过程中，将训练好的网络模型作为PEMFC控制系统的参考模型，采用自适应神经网络学习算法(ANA)在线对控制器参数进行自适应调整，采用最近邻聚类算法(NCA)对控制器的模糊规则库进行更新．在仿真实验中，将自适应模糊控制算法与PID和传统模糊算法进行比较，结果表明本算法控制性能优良．     

BP神经网络模糊PID控制器在DMF生产中的应用

文章基于DMF在工业生产中的重要作用,对于其回收工艺中的精馏塔温度的控制,提出了BP神经网络模糊PID控制器的方案,并用遗传模拟退火算法对其进行优化。通过与传统PID控制器和模糊PID控制器的仿真结果比较可知,该方案更为实时有效,更加适用于工业生产。