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。     

模糊控制系统的解析结构与鲁棒性分析

根据实际工业过程对鲁棒性的要求,以解析形式分析说明了模糊控制器是一类变参数的比例积分（PI）控制器,并且由于其模糊特性,在工况发生变化时该控制器能够自调整PI的比例参数,得到较好的控制效果．将该模糊控制器与传统比例积分微分（PID）控制器进行比较,仿真结果验证了其有效性．     

具有比例积分结构的广义预测自校正控制

在一般广义预测自校正控制的基础上，提出了一种具有比例积分结构的广义预测自校正控制器及其实时实现算法，该算法兼有古典PI控制的鲁棒性能和预测控制的模型预报优点，通过对具体实例的计算机仿真表明，该算法较一般广义预测自校正控制更具有鲁棒性，更宜于工业应用。     

基于单神经元控制器交流 PWM 调速系统

针对常用的单神经元控制方法在交流ＰＷＭ调速系统中应用存在的问题,提出一种基于增量式单神经元控制方法,仿真结果表明该方法有效提高了控制效果和系统性能,且控制器结构简单,适于工程应用．     

卷绕张力控制器的三种设计方法及性能分析

给出了高速纺丝机卷绕张力控制器的三种设计方法:变参数PI控制、神经元自适应PID控制及神经元自适应PSD控制。对三种控制方法下系统的性能进行了对比,表明三种控制方法均具有较好的控制性能,其中神经元自适应PSD控制器设计简单,具有很强的自学习、自适应能力,是一种很好的张力控制方法。     

神经元控制器在感应电机矢量控制中的应用

神经网络具有自学习、自适应能力，用于控制时可以不依赖控制对象的数学模型．为实现对交流电机快速和精确控制，基于单神经元设计出用于感应电机矢量控制的自适应碰饺和转速控制器，利用神经元的自学习功能在线调节连接权重，实现自适应控制．并将此设计应用于交流电机矢量控制系统中，数字仿真实验表明此方法设计的控制器可克服传统PID控制器在电机参数改变时控制性能差等不足，动态特性好，鲁捧性强．该设计结构简单，实际应用时易于实现数字化．     

非线性自抗扰状态PI控制器的研究

针对线性状态PI控制器只适用于单输入单输出的线性系统的不足,提出了非线性自抗扰状态PI控制方法,将“自抗扰”控制的控制思想应用于常规状态PI控制,使其适用于单输出的非线性系统的控制,解决了“自抗扰”控制技术中扩张状态观测器的参数问题,并对系统的稳定性进行了定性分析,仿真算法表明,非线性自抗扰状态PI控制器对对象模型参数摄动和外扰具有良好的适应性和鲁棒性。     

直流伺服系统中单神经元PSD应用的改进

常规PID控制具有结构简单、稳定性好、可靠性高等优点，在调速系统中被广泛应用。但常规PID控制的设计需依靠数学模型，负载、模型参数的变化及非线性因素等影响常规PID的精确调节。单神经元PSD控制器利用神经元的自学习、自组织能力，根据被控对象的变化情况对控制器的权值进行在线调整，达到在线调整PID参数的目的，并且采用无需对象模型的控制算法构成了自适应控制。与常规的PID调节器相比，具有更好的鲁棒性。同时，通过对PSD控制器的改进，在直流伺服系统的仿真应用中得到了较理想的结果。     

非线性自抗扰状态PI控制器的研究

针对线性状态PI控制器只适用于单输入单输出的线性系统的不足 ,提出了非线性自抗扰状态PI控制方法 ,将“自抗扰”控制技术的控制思想应用于常规状态PI控制 ,使其适用于单输入单输出的非线性系统的控制。解决了“自抗扰”控制技术中扩张状态观测器的参数问题 ,并对系统的稳定性进行了定性分析。仿真算例表明 ,非线性自抗扰状态PI控制器对对象模型参数摄动和外扰具有良好的适应性和鲁棒性     

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.     

High Performance Position Control System Based on SR-PM Motor

A position control system was developed using a synchronous reluctance permanent magnetic (SR-PM) motor with the field oriented control (FOC). To get satisfactory control performance, a fuzzy adaptive proportion integration (PI) controller was used rather than a conventional PI controller for the position control. The controller tunes the PI parameters online with fuzzy logic, based on the error and the change of the error between the feedback and reference position. The superiority of the fuzzy PI controller compared to conventional controller is illustrated by simulations and experiments which confirm that the fuzzy PI controller effectively restrains overshoot of the position response. As a result, the servo system gives satisfac- tory steady state and dynamic performance.     

基于Matlab永磁同步电机控制系统的仿真建模

在分析永磁同步电机(PMSM)数学模型的基础上，提出了PMSM控制系统仿真建模的新方法。在Matlab／Simulink中，建立独立的功能模块：PMSM本体模块、矢量控制模块、电流滞环控制模块、速度控制模块等，同时进行功能模块的有机整合，搭建PMSM控制系统的仿真模型。系统采用双闭环控制：速度环采用PI控制，电流环采用滞环电流控制。仿真结果证明了该方法的有效性，同时该模型也适用于验证其他控制算法的合理性，为实际电机控制系统的设计和调试提供了新的思路。     

全系数自适应控制方法在制导系统中的应用

在全系数自适应控制方法基础上,利用低阶等效和规范化模型方法,对自寻的导弹制导系统设计了一种新的自校正控制器.数字仿真结果表明,这种控制器对自寻的导弹有很好的控制效果,而且控制器算法简单,具有较强的鲁棒性。     

带Smith预估器的模糊PID组织温度控制系统

针对激光热疗法中组织温度模型的纯滞后和大惯性,提出一种新颖的带Smith预估器的模糊PID控制系统.模糊PID控制器是由一个简单的模糊PI控制器和一个简单的模糊PD控制器并行结合而成.模糊PID控制器的增益通过解析推导与线性PID控制器的增益相联系.设计好的线性PID控制器的增益可用于在线设计模糊PID控制器.计算机仿真结果表明模糊控制系统在组织温度控制中比对应的线性PID控制系统鲁棒.     

电动式主动稳定杆能耗最优控制方法

为解决永磁直流无刷电机转矩脉动大造成的作动器能耗高的问题,研究一种新型三闭环控制算法,外环采用电机转角PI控制,中间环采用转速PI控制,内环采用定子电流最优控制.基于Simulink建立14自由度整车模型和电机式主动稳定杆及其控制系统的仿真模型,仿真结果表明,控制算法能有效改善车辆的侧倾稳定性及乘坐舒适性,同时电机输出特性得到改善,系统能耗降低.      

基于模型参考的自适应PID控制器

提出了一种基于模型参考的自适应 PID控制器 ,通过引入一自适应误差信号 ,根据模型参考自适应控制原理的方法 ,推导了 PID参数整定的自适应率 .仿真结果表明 ,该控制器与典型的PID控制器相比 ,显著提高了系统的动态响应性能 ,系统输出能够很好地跟踪参考模型的输出 ,具有一定的抗干扰性 ,鲁棒性较好     

半导体激光器的精密温控系统设计

介绍了一种大功率半导体激光器的精密Fuzzy PI温控系统的设计,利用半导体制冷器对大功率半导体激光器进行精密温控,控制精度高、振荡小;在常规模糊PID控制器的基础上,通过增加模糊控制规则,从而构成变积分系数的模糊PI控制器,通过在线调整积分系数,间接调整常规模糊控制器的模糊控制规则,以改善其性能。     

基于神经网络的PWM整流器矢量控制研究

建立电压型PWM整流器的一般数学模型,运用坐标变换技术得到其在两相旋转dq坐标系下的数学模型,并采用SVPWM整流器的双闭环控制系统。针对PI控制器参数整定困难的问题,利用神经网络的自学习功能,设计一种基于BP神经网络的PI控制器,实现PI控制器的参数自整定。最后利用MATLAB提供的电力系统工具箱构建PWM整流器的滞环控制系统和矢量控制系统的仿真模型进行仿真实验对比。仿真结果表明,基于BP神经网络的矢量控制系统超调量被抑制,系统鲁棒性增强。     

一种改进的遗传算法用于PI控制器的参数寻优

以武钢１７００ｍｍ精轧机主传动系统中控制对象特性参数的改变后系统动态响应品质变差为背景,利用遗传迭代算法双闭环控制系统中转速ＰＩ调节器优化问题,数字仿真结果了该算法的有效性和合理性