基于CMAC神经网络的变频调速控制系统设计与仿真

针对交流变频调速压力控制系统,给出了一种新的基于CMAC神经网络的PID控制方案。该方 案加入CMAC模型作为前馈控制,通过对PID控制器输出一段时间的学习,系统获得了比单纯使用常规 PID控制好得多的控制效果。对系统的仿真研究表明,该控制方案能克服传统交流调速中常规PID控制 的一些弊端,实现了对系统的快速动态跟踪,明显提高了系统的性能,因此具有较高的实用价值。     

梳草船导航控制系统设计与试验

摘要：梳草船已逐步成为河蟹养殖池塘水草管理的重要装备，为实现梳草船运行的自动化，设计开发了一款以风机作为驱动装置的梳草船导航控制系统。针对梳草船设计了一套软硬件控制系统，建立了梳草船运动模型并进行了试验验证，采用航向预估PID控制方法和LOS视圆法实现了梳草船的运动控制与路径跟踪，在实际养殖场进行了航速测试，路径跟踪和水草收割试验。结果表明，在所设计的导航系统控制下，梳草船的最大运行速度可达1.14m/s，PID航向控制方法和LOS视圆法可以准确实现梳草船的路径点跟踪，在天气条件良好的情况下，路径跟踪的平均误差小于0.96m，与人工方式相比，单位时间内水草清理重量提高94.3%，有效降低了水草收割的劳动强度，提高蟹塘水草管理自动化水平。     

基于遗传算法的154T电动车牵引励磁PID控制器的设计

讨论了154T电动轮自卸车牵引励磁控制的基本问题;分析了传统PID控制器的不足和基于遗传算法PID控制器的优势;论述了遗传算法的原理、基本问题和实现步骤.研究了电动轮自卸车的牵引特性和牵引励磁控制系统的结构,根据设计,该系统被控对象可简化为二阶系统,而控制器采用基于遗传算法的PID控制.用MATLAB对PID参数整定进行了仿真,以考察利用遗传算法的进化能力优化PID的效果.仿真结果表明,经过遗传算法优化的PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,能获得满意的控制效果.     

基于改进型偏差耦合结构的多电机同步控制

针对现有的多电机同步控制方案难以满足高精度控制的要求和不能实现比例同步控制的局限性,提出一种带PI补偿控制的改进型偏差耦合控制结构,可适用于多电机完全同步和比例同步控制.针对永磁同步电动机非线性和强耦合特性,设计了自适应模糊滑模变结构控制器来实现永磁同步电动机的跟踪控制.建立了4台永磁同步电动机的同步控制仿真模型,仿真实验表明,所提出的多电机同步控制结构相对于带固定增益补偿的控制结构具有更高的同步控制精度.与PID和常规滑模控制算法相比,自适应模糊滑模控制策略具有更高的同步稳定性和更强的鲁棒性.     

速度增益制导在远程交会任务中的应用

利用冲量假设解决远程交会问题在工程上很难实施，制导精度无法控制。本文针对两冲量交会问题，设计出两次机动的制导方案。第一次机动利用速度增益制导，第二次机动采用按时间关机制导。理论和仿真结果显示该方案可靠性高，制导精度满足远程交会的技术要求，同时也保证了向近程制导转换的精度。     

基于BP神经网络PID控制器在水产温室温度控制中的应用

针对水体大比热容性造成的水产温室水温变化非线性、大滞后性、时变性等问题,考虑到传统PID控制器自适应能力差、鲁棒性不强等缺陷,提出采用基于BP神经网络的PID控制策略。在该控制策略中,PID的控制参数可以通过神经网络进行实时调节,以实现最佳的控制效果。利用MATLAB软件对传统的PID控制策略和神经网络PID控制策略的控制效果进行仿真模拟。研究结果表明,基于BP神经网络PID控制的系统动态响应更快、鲁棒性更强、稳态精度更高、超调量更小,具有更好的控制效果。     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

基于AT89S52的智能型双精度太阳自动跟踪系统设计

为提高太阳能的利用率,以AT89S52单片机为控制核心,采取极轴式跟踪方式,设计了一套以视日运动轨迹跟踪为主、光电跟踪进行跟踪校正的智能型双精度太阳跟踪系统,该系统通过采集时钟芯片信息计算当前太阳位置,实现视日运动轨迹跟踪;同时利用光电传感器采集的光强偏差控制步进电机,实现光电跟踪,校正轨迹偏差,保证聚光板与太阳光相垂直。试验表明,该太阳跟踪系统能在不同天气状况下对太阳进行较准确跟踪,能量接收效率提高20%以上,达到了充分利用太阳能的目的。     

自旋忆阻CPSO-PID神经网络

采用混沌粒子群优化算法(CPSO)对网络初始值进行迭代寻优,加快系统的收敛速度.为了实现PID神经网络的硬件平台搭建,新型纳米器件——自旋忆阻器,由于其独特的记忆特性和纳米级尺寸,被用来模拟电子突触,以实现神经元之间的相互连接.最后,通过对强耦合系统进行解耦控制验证了该方案的有效性.     

拖拉机转向跟踪复合模糊PID控制研究

为提高拖拉机在自主导航行驶中转向跟踪控制的响应特性和稳定性,设计了以拖拉机前轮转角偏差和偏差变化率为输入,以电机控制电压和PID 3个控制参数为输出的模糊控制器,结合PID控制器实现前轮转角偏差大于10°时采用模糊控制和转角偏差小于等于10°时采用自适应模糊PID控制。仿真结果表明,采用复合模糊PID控制器在前轮转角偏差较大变化范围内均能实现快速和准确的转向跟踪。