时变大纯滞后系统的单神经元预测控制

为对时变大纯滞后系统实现快速有效的实时控制 ,将单神经元与 L evinson预测器相结合采用比例积分微分调节器 (PID)控制方式 ,设计了单神经元预测控制器 ,其权值和可整定参数能够在线自适应调整 ,克服了大滞后对象控制结果不能及时反馈的不足。应用该控制策略对大滞后一阶和二阶对象的仿真研究表明 ,对大滞后时变系统具有很强的适应性和鲁棒性 ,各种控制性能明显优于常规 PID等其它控制     

改进的加热过程模糊自调整PID算法及仿真分析

为解决工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变的非线性受控对象难于控制的问题,提出一种改进的控制算法.该算法采用1个单输入3输出的模糊控制器结构代替3个单输入单输出模糊控制器结构,通过Mam-dani模糊推理运算自调整PID(Proportional Integral Derivative)参数,并结合Smith预估补偿控制作用,优化系统动态响应指标,改善了控制器性能.将其应用于注塑机加热过程的温度控制中,并与常规PID控制器和Smith预估PID控制器比较.仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其他两种控制器,调节时间为420 s,超调量和稳态误差均为0,具有抗干扰性强和鲁棒性好等优点,为进一步改善注塑机加热过程的实际控制性能提供了理论依据.     

加入滞后时间削弱器的大滞后系统的最优模糊PID控制

首先给大滞后系统加入滞后时间削弱器,将大滞后的对象演变成小滞后的对象,然后基于模糊控制原理、极小值原理和PID控制理论,设计一种最优模糊PID控制器对小滞后对象进行自适应控制.仿真结果表明,加入滞后时间削弱器能使大滞后系统更容易控制;最优模糊PID控制器比模糊PID控制器具有更好的抗干扰性和鲁棒性,且系统响应的上升时间和调节时间明显缩短.     

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.     

抛光力实时控制策略研究

针对传统抛光过程中的力位耦合问题,构建力位解耦的抛光力气动伺服控制系统.利用数据采集卡和Matlab/simulink的实时工具箱RTW,分别采用传统PID控制、前馈PID控制和单神经元PID控制三种控制策略,研究抛光力气动伺服系统实时控制效果.采用在线最小递归二乘法对前馈PID控制策略的参数实现精确辨识.采用有监督的Hebb学习规则调整单神经元PID加权系数.抛光力实时控制实验结果表明,前馈PID控制和单神经元PID控制与传统PID控制相比,能达到更好的控制效果.前馈PID控制达到稳定力输出所需时间短,单神经元PID控制达到力稳定的过程中振荡很小.     

神经网络PID控制器在高大空间恒温空调系统中的应用

针对暖通空调领域中高大空间恒温空调系统大滞后、慢时变、非线性的特点以及不确定干扰因素多的实际情况，将具有自学习、自适应功能的神经网络PID控制器应用于空调系统中，并利用非线性辩识算法对控制过程进行预测输出，最后在空调房间数学模型的基础上通过Matlab环境下的计算机仿真和对某电视台大型演播室进行温度控制实验相结合，发现在高大空间恒温空调系统中神经网络PID控制响应快、超调小，验证了神经网络PID控制器的实用性和有效性．     

三相SVPWM逆变电源输出波形优化控制策略

为了提高三相逆变电源的电压输出波形质量,减少输出电压的谐波分量和总畸变率,提出模糊神经元PID控制策略。以DSP芯片为控制系统核心,对输出电压进行Clarke和Park矢量变换,采用人工神经网络方法与PID控制理论构成神经元PID控制器,对PID控制器参数进行在线调整,将模糊控制理论引入神经元PID控制器形成模糊神经元PID控制策略,并将基于60°坐标系的SVPWM算法用于逆变电源控制系统中,对系统稳态负载、动态负载、不对称负载情况下分别进行仿真实验。仿真结果表明:采用模糊神经元PID控制策略控制下的三相SVPWM逆变电源,在不同负载情况下的输出电压谐波分量小,总畸变率少,达到电压输出波形质量性能要求。     

铝粉雾化炉铝液温度模糊-PID复合控制

铝粉氮气雾化生产过程中,保持雾化炉铝液温度的稳定非常重要,但铝粉雾化炉是一个非线性、大滞后、不确定性系统,采用常规PID控制器很难保证控制效果．为此针对雾化炉的铝液温度变化特性,结合模糊控制器和PID控制器的特点,设计了一种模糊-PID复合控制器．利用加权因子,将模糊控制器的输出和PID控制器的输出加权综合,使得控制器在误差较大时,主要由模糊控制器起作用,而在误差较小时主要由PID控制器起作用．模糊-PID复合控制器既保持了PID控制的稳定误差小、稳定性好的优点,又具有模糊控制自适应和调节速度快的特点,能够很好地保持铝液温度的稳定,在现场应用中取得了较好的控制效果．     

灰色预测模糊自调节PID控制器及其仿真

结合灰色预测、模糊自调节与传统PID控制的设计思想,提出灰色预测模糊自调节PID控制算法.该算法用系统输出误差和系统输出预测误差合成的综合误差作为PID控制器的输入,同时模糊自调节系统又能根据综合误差及其变化率来调整PID参数.仿真结果表明,与模糊自调节PID控制器相比,该控制器具有良好的动态性能和鲁棒性.     

基于Matlab的电阻炉温度模糊控制系统设计及仿真

针对工业电阻炉炉炉温系统存在的滞后大,非线性时变的特点,采取将模糊控制和PID控制的方法,利用Matlab软件中SIMULINK这个软件来搭建传统PID温度控制系统与自整定模糊PID温度控制系统的模型,并对它们进行仿真分析,从仿真结果可知模糊PID控制系统相比传统PID控制系统,控制速度要快,稳定性要高.     

模糊预估PID控制及其应用

针对ＰＩＤ控制器难以控制大滞后大惯性过程的问题,提出了模糊预估ＰＩＤ控制方法．将该控制方法应用于锅炉过热汽温控制进行仿真研究,结果表明模糊预估ＰＩＤ控制系统具有优良的控制性能及很强的鲁棒性．     

基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统设计

提出一种基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统.该控制系统首先根据采集到的输入输出数据建立被控过程模型,并在此基础上引入单神经元控制器.通过李亚普诺夫方法对控制器参数进行在线调节,从而使得系统输出值能够较快跟踪设定值.理论分析和仿真结果表明:本文提出的单神经元控制器和传统的PID控制器具有极其相似的结构,因此,具有结构简单、易于操作的特点,具有较快的跟踪速度,并且控制参数可以在线调节.     

一种新型的非线性PID控制器及其应用

提出一种新型的非线性ＰＩＤ控制算法,通过调整增益,输出反馈,非线性前馈和死区修正算法,克服系统中大间隙,弹性,饱和,库仑摩擦等固有本质非线性因素的影响,提高了系统的品质。实验表明,由该算法构成的控制系统具有良好的动态响应、等要求高精度快速定位的系统中。     

基于模糊推理的免疫PID控制方法的直线电机速度控制

提出一种基于模糊推理的免疫PID控制器,以模糊推理方法构造免疫PID器中的非线性映射函数,使其具有很好的非线性控制性能.将免疫PID控制器进行直线电机速度控制仿真,仿真结果表明,较之传统PID控制方法,基于模糊推理的免疫PID控制方法响应速度更快,超调量更小,且具有更强的抗干扰性能.     

船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模糊自适应控制

针对大型船舶控制特性,设计了船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模型及其辨识和预测算法,提出基于径向基函数神经网络多步预测模型和模糊小脑模型关节神经网络控制器的大时滞船舶航向模糊控制自动舵方案,解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,以达到对具有大时滞、不确定非线性特性的大型船舶实现高精度输出跟踪控制.仿真结果表明对设定航向具有精确的跟踪控制效果.     

预测模糊自整定PID集成控制系统在温度控制中的应用研究

设计了一种基于预测的模糊自整定PID温度控制技术,它采用计算机模型预测与模糊PID自整定控制器相结合的控制技术,具有精确度高、稳定性好的特性,对非线性、时变性和大滞后性的温度控制对象具有良好的控制效果,适用范围宽。     

大滞后网络拥塞的智能前馈组合控制系统

在基于速率反馈的网络流量控制系统中，信元在网络中的传播时延，特别是网络流量控制中的非线性大滞后，会带来极大的网络拥塞和数据丢失。针对流量控制系统中存在的非线性大滞后和不确定性，提出了一种新的基于智能前馈控制策略的组合控制器。前馈控制部分由两个神经网络分别实现逆模型辩识与直接逆控制，可以在线调整网络权值；基本控制器由PID和Fuzzy PID实现分段控制，根据不同误差变化范围调整控制组合。仿真表明本方案能使信元发送速率快速响应网络变化，特别对于大滞后对象，控制的适应性和鲁棒性更好。     

Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制

针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener型非线性系统,提出一种基于T-s模糊模型的非线性预测控制算法,并用Lyapunov函数分析系统稳定性.通过建立T-S模糊模型,将预测控制器设计中的非线性优化问题转化为相应的线性优化问题;通过离线设计状态反馈控制律,在线实施符合条件的反馈控制律,极大程度地提高了在...