免疫单神经元PID控制在永磁交流伺服系统中的应用

针对传统PID调节不易在线实时调整参数,难以有效控制复杂和时变系统的不足,以及单神经元PID控制不能实时调整增益、响应慢的缺点,介绍了一种通过免疫反馈机理实现增益自调整的单神经元自适应PID,并将其应用于永磁交流伺服系统.系统转速环控制器采用基于单神经元的自适应PID控制算法,实现PID参数的在线实时调整.在单神经元中引入免疫反馈机理,实现增益自调整,提高其响应速度.仿真和实验结果表明,该算法可以在一定程度上增强系统的抗扰动能力,改善系统的速度控制效果,使转速的超调更小、振荡减弱、响应速度加快、稳态误差减小,提高了系统的动态和稳态性能.     

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.     

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.     

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.     

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。     

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。     

足球机器人运动控制算法研究

在建立基于小转角的足球机器人运动学模型的基础上,提出了单神经元自适应PID控制算法和基于Kalman滤波的PID控制算法.通过仿真分析,系统在单神经元自适应PID控制下,超调量、上升时间和峰值时间分别是常规PID控制下的30.7%,54.3%和72.7%,完全满足足球机器人现场比赛竞技性的要求;基于Kalman滤波的PID控制能够抑制干扰,提高控制精度,控制效果明显改善.     

基于单神经元自适应PID的煤气混合解耦控制

针对煤气混合加压过程中混合煤气压力和热值控制问题具有强耦合、非线性和较大时滞的特点,利用单神经元自适应PID控制器具有参数自学习能力,提出一种单神经元自适应PID解耦控制方法.仿真结果证明了设计方案比传统的控制方案具有较好的动态性能,验证该方法的可行性.     

Kalman滤波在单神经元PID控制中的应用

针对单神经元PID控制器包含输出噪声, 从而导致控制性能下降的问题, 提出一种基于Kalman滤波理论的改进单神经元自适应PID控制算法. 该算法通过引入状态空间的概念, 采用时域上的递推方法进行数据滤波, 控制对象的输出值经过Kalman滤波算法处理后再返回闭环控制系统. 实验结果表明, 改进算法能有效消减控制系统的输出噪声, 接近于无噪声的理想状态, 提高了控制性能.     

基于单神经元PID的挖掘机铲斗位姿自适应控制

为实现挖掘机作业过程自动控制,需要对铲斗位姿准确定位。建立了挖掘机工作装置运动学模型及电液控制系统模型,针对挖掘机电液控制系统的时变性与外界干扰的不确定性特点,设计了一个单神经元自适应PID控制器,并采用二次型性能指标对控制器参数进行在线优化。仿真试验表明,该控制器响应快速、平稳,对参数时变与不确定扰动具有一定鲁棒性,能有效地对挖掘机铲斗位姿进行精确控制。     

基于MATLAB的电液伺服系统自适应模糊PID仿真

将自适应模糊PID的控制方法应用于电液伺服控制系统中，通过使用MATLAB的FUZZY工具箱对系统建模和仿真计算，并可根据仿真结果在线调整PID参数，对系统进行校正，这种自适应模糊PID控制相比于常规的PID控制，可以改善被控过程的稳态和动态性能，提高系统控制精度、抗干扰能力，以及对参数时变的适应能力，最终实现高效的系统开发。     

反演单神经元PID复合控制在伺服系统中的应用

针对火箭炮位置控制中存在的转动惯量和负载力矩变化大、冲击力矩强等特点,提出了一种反演单神经元比例-积分-微分(PID)复合控制方法。单神经元PID控制可对传统PID控制器的比例、积分、微分系数进行在线调整,实现了系统的自适应控制。反演算法可使较大的系统误差快速收敛到设定值以内,提高了系统的自适应能力。仿真及实验结果表明,该文复合控制方法具有更好的稳定性和动态跟踪精度。     

基于单神经元自适应PID的煤气混合解耦控制

针对煤气混合加压过程中混合煤气压力和热值控制问题具有强耦合、非线性和较大时滞的特点,利用单神经元自适应PID控制器具有参数自学习能力,提出一种单神经元自适应PID解耦控制方法。仿真结果证明了设计方案比传统的控制方案具有较好的动态性能,验证该方法的可行性。