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相似文献
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1.
提出了一种基于神经网络的控制系统,将传统PID工程整定法与神经网络相结合,采用直接自适应控制方法,使基于神经网络的控制器在PID控制的基础上实现自适应控制,更有效地改善控制品质.  相似文献   

2.
基于神经网络逆模型的Fuzzy-PID控制方法及其应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在Fuzzy-PID复合控制的基础上提出了一种基于神经网络逆模型的Fuzzy-PID控制方法。该方法综合了模糊控制、神经网络控制和PID控制的优点, 使复杂工业过程中的非线性、时变等问题都得到了较好的解决。仿真结果表明, 该控制器具有较好的适应性和鲁棒性, 结构简单, 易于实现。  相似文献   

3.
神经网络PID控制   总被引:18,自引:0,他引:18  
以工业PID控制中控制器参数调整困难为背景,在分析神经网络特性的基础上,提出神经网络控制方法,设计了具有自适应性的神经网络PID控制器,在描述了神经网络的学习机理的基础上,给出了控制器控制算法。通过2个实例验证了神经网络在线控制的可行性。  相似文献   

4.
本文提出了一种神经网络自适应方法。该方法采用记忆元网络采用记忆元神经网络进行对象模型辩识,用单个神经元实现了自适应PID 控制器。被控对象输出误差经记忆元辩识网络反传后得到控制器的输出误差,以此修正控制器网络权值,由于记忆元网络无需引入延迟算子,能够逼近任意阶线性动态,保证了模型辩识的精度和误差返传的精度,神经元PID 控制器具有极为简单的结构与算法,保证了自适应控制的实时性,大量仿真结果表明该方法可以有效地应付非线性对象。  相似文献   

5.
一种基于神经网络的直流传动控制系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于梯度学习算法,提出一种具有自适应功能的PID控制器。它采用一种改进型神经网络,在线学习相控整流直流传动系统的动力学特性,继而给控制器提供必要的灵敏度信息以实现自适应补偿控制。从而提高整个控制系统在参数变化及受到负载扰动时的鲁棒性,改进型神经网络由两个子神经网络综合构成;一个是应用递推最小二乘算法的线性神经网络;一个是应用动态BP算法的动态递归网络。对基于相控整流直流传动系统的自适应控制实现策略  相似文献   

6.
本文介绍了PID调节器自适应控制的一种方法,简要介绍了模糊参数自适应PID控制系统的结构及模糊控制规则。  相似文献   

7.
智能控制在氧化物炉的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统的PID控制参数整定繁琐,对控制对象的参数变化缺乏自适应性,在介绍了模糊控制和PID控制的基础上,提出了Fuzzy-PID的复合控制算法,实验结果表明,采用复合控制的氧化物炉温控制器具有鲁棒性强,动态品质优和精度高的特点。  相似文献   

8.
基于多步预测的PID型神经网络控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种基于多步预测的PID型神经网络控制方案,其控制机理类似于位置递式PID控制,但所产生的控制量是误差信号的比例、积分和微分量的一种非线性组合,可以有效地克服常规PID控制存在的快速性和超调的矛盾。通过利用多步预测误差对PID型神经网络控制器进行训练,可以弥补单步预测存在的控制信号波动较大的缺陷。仿真实验表明,基于多步预测的PID型神经网络控制系统有效随机干扰,具有较强的适应性和鲁棒性。  相似文献   

9.
神经网络和PID控制器在过程控制中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
运用PID控制器和神经网络相结合的方法,对一种非线性,变参数的受控对象的控制进行研究,仿真结果表明,控制效果比较令人满意。  相似文献   

10.
针对链条式锅炉的蒸汽压力受诸多因素制约的问题,选用带有PID 自适应模糊控制器的模糊控制方式,阐述了该控制方式系统的工作原理、设计原则、以及其优越性,介绍了该系统的硬件和软件设计方案。  相似文献   

11.
将神经网络和PID控制器有机结合,形成一种基于RBF网络在线辨识、单神经元网络在线整定的自适应PID控制器,用于对主动队列管理(AQM)的拥塞控制.仿真结果表明,该控制器对负载队列的控制效果明显优于传统PID控制器.  相似文献   

12.
一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器   总被引:6,自引:0,他引:6  
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。  相似文献   

13.
神经网络监督控制在船用一体化压水堆功率控制中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
设计了一种船用一体化压水堆功率控制的神经网络监督控制系统,在系统中神经网络作为前馈控制器,PID控制器作为反馈控制器.对压水堆功率控制过程进行了计算机仿真,仿真结果表明,与传统的PID控制相比,神经网络监督控制具有较强的自适应能力和鲁棒性,有效地提高了控制系统的精度.  相似文献   

14.
基于新型PID神经网络的自适应控制系统研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
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.  相似文献   

15.
一类非线性离散系统的神经网络自适应控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对一类控制方向未知的单输入单输出非线性离散系统,将常规增量式数字PID控制器与自适应神经网络控制项相结合,提出了一种能够保证闭环系统稳定的自适应神经网络控制方法.常规PID控制器用来保证近似线性系统的稳定,自适应神经网络项用来处理非线性项对闭环系统的影响.在神经网络权值修正律中引入离散Nussbaum增益来解决被控系统控制方向未知的问题.证明了闭环系统的所有信号有界,且跟踪误差收敛于紧集,并通过仿真验证了所提方法的有效性.  相似文献   

16.
利用BP神经网络对被控对象进行了控制和辨识,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器;给出了相应的控制算法;并对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明,同传统PID控制器相比,神经网络PID控制器对于模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性,证明了神经网络控制的优越性。  相似文献   

17.
两电机同步系统的神经网络控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
在对两台感应电机同步系统模型分析的基础上,依据同步系统的结构特点和控制要求,结合人工神经网络的非线性映射、自适应、自学习等能力,提出一种新的基于神经网络的两电机同步系统控制方案,其中神经网络控制器由基于RBF网络整定的自适应PID控制器和神经元解耦补偿器两部分组成.两个自适应PID控制器分别对速度控制回路和张力控制回路进行自适应控制,使系统具有更强的适应能力、更好的实时性和鲁棒性;神经元解耦补偿器综合两控制回路的耦合作用,通过训练网络权值,补偿各回路之间的耦合影响,实现速度和张力的解耦.试验结果表明:采用神经网络控制方法可以实现两电机同步系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能.  相似文献   

18.
基于神经网络的PID参数自整定与实时控制   总被引:13,自引:0,他引:13  
将Bang-Bang控制与神经网络自适应控制相结合,利用神经元的学习功能构成了一种自适应PID控制器,控制器在Bang-Bang控制阶段进行系统辨识,利用系统参数整定PID控制参数,作为神经网络权系数的初值,其结构简单,工作稳定,鲁棒性强,实时控制结果表明,这类神经网络自适应控制器可有效地用于一类电加热炉系统的温度控制,使得系统具有快速响应性和良好的抗干扰性。  相似文献   

19.
磁悬浮系统是一个典型的不确定、非线性系统.由于磁悬浮系统的复杂性很难建立精确的数学模型,采用RBF神经网络(RBFNN)对非线性磁悬浮系统进行辨识,再根据神经网络自适应控制原理设计了非线性磁悬浮系统的神经网络自适应状态反馈控制器与自适应PID控制器,并利用MATLAB进行了仿真.仿真结果表明,神经网络自适应控制能很好地控制本磁悬浮系统;神经网络自适应控制器对于此非线性磁悬浮系统位置具有良好的控制效果,该控制系统具有较好的稳态特性和控制特性.  相似文献   

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