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xPC环境下CMAC NN在淀粉生产线液位控制中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
在分析CMAC神经网络的基础上,提出了利用自适应CMAC神经网络来调节淀粉生产线中乳液的液位.通过对淀粉生产线中某一液位回路进行数学建模,然后对常规PID和自适应CMAC神经网络两种控制器进行了设计与仿真.仿真结果表明,自适应CMAC神经网络在控制效果上明显优于常规PID,并且具有很高的鲁棒性.在Matlab实时开发环境xPC Target下建立了液位实时控制系统,采用快速原型控制方式,具有系统组建方便、成本低、开发周期短等特点,该系统可实现精确的过程控制. 相似文献
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在分析CMAC神经网络的基础上,提出了利用自适应CMAC神经网络来调节淀粉生产线中乳液的液位。通过对淀粉生产线中某一液位回路进行数学建模,然后对常规PID和自适应CMAC神经网络两种控制器进行了设计与仿真。仿真结果表明,自适应CMAC神经网络在控制效果上明显优于常规PID,并且具有很高的鲁棒性。在Matlab实时开发环境xPC Target下建立了液位实时控制系统,采用快速原型控制方式,具有系统组建方便、成本低、开发周期短等特点,该系统可实现精确的过程控制。 相似文献
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为了实现磁悬浮球系统高精度位置控制,提出一种基于模糊神经网络补偿PID控制的磁悬浮球系统位置控制新方法,该控制系统由模糊神经网络辨识器、PID控制器和模糊神经网络控制器组成。模糊神经网络辨识器基于PID控制器所提供的训练数据,建立控制系统误差与控制量之间的动态模型并将网络辨识参数实时传递至模糊神经网络控制器,模糊神经网络控制器基于实时辨识模型计算得到当前周期的补偿控制量,实现对PID控制的在线动态补偿,避免了离线训练过程,且无需建立精确的数学模型。方波信号仿真和实验结果表明:模糊神经网络补偿控制精度分别由PID控制的0.014 2 mm和0.221 1 mm提升至0.006 8 mm和0.073 9 mm,控制系统具有良好动态性能。 相似文献
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异步电动机调速系统自适应辨识的CMAC-ADRC算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对异步电动机调速系统快速响应时启动超调量大的问题,提出了一种基于自适应参数辨识的小脑模型神经网络复合自抗扰控制(CMAC-ADRC)的控制算法。将CMAC与ADRC各自的优点相结合,利用CMAC神经网络实现前馈控制,通过在线学习来抑制系统的超调量,增强系统的鲁棒性能,提高系统的快速性能,利用ADRC技术实现反馈控制,进一步增强系统的抗干扰能力。利用参考模型自适应参数辨识技术对转动惯量进行辨识,优化自抗扰补偿系数。以变频器结合异步电动机为控制对象,进行仿真,基于自适应参数辨识的CMAC-ADRC控制算法的干扰响应幅度是一阶优化自抗扰控制下干扰响应幅度的44.57%,是小脑模型神经网络复合比例-微分(CMACPD)控制下干扰响应幅度的17.69%,干扰恢复时间是一阶优化自抗扰控制下干扰恢复时间的50%,是CMAC-PD控制下恢复时间的60%。搭建MCU-CPLD-DSP控制平台进行了实验,基于自适应参数辨识的CMAC-ADRC控制算法的超调量是一阶优化自抗扰控制的45.49%,上升时间是一阶优化自抗扰控制的53.33%,干扰响应幅度是一阶优化自抗扰控制干扰响应幅度的71%,干扰恢复时间是一阶优化自抗扰控制干扰恢复时间的76.47%。 相似文献
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在分析以往推土机工作装置控制方法的基础上 ,引入小脑模型 (CMAC)神经网络控制技术 ,把调整手柄位置 C和发动机输出转速 n以及油门开度 a作为控制器的输入 ,工作装置扭矩作为输出 ,实现了神经网络控制器对推土机工作装置的控制。经试验 ,在阶跃激励信号输入时 ,这种小脑模型 (CMAC)神经网络控制器具有学习速率高和结构简单等特点 ,可使工作装置稳态精度达± 1mm ,效果十分明显。 相似文献
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为提高同步转向高地隙喷雾机轨迹跟踪的稳定性与鲁棒性,提出一种基于模型预测控制理论的模糊自适应轨迹跟踪方法。首先,基于刚体运动学以及几何约束推导出喷雾机的非线性运动学模型,并对该运动学模型进行简化;然后,基于简化的运动学模型建立喷雾机的状态预测模型;最后,结合实际工况设计了模糊自适应预测控制器。仿真试验表明:与传统的预测控制器相比,模糊自适应预测控制器的跟踪速度更快、稳定性更好。场地试验表明:在进行初始误差2.5、5m的直线轨迹跟踪以及无初始误差的圆形轨迹跟踪时,其平均误差分别为0.0442、0.0602、0.0901m。本文建立的喷雾机运动学模型可以很好地体现同步转向高地隙喷雾机的运动特点,设计的模糊自适应预测控制器可以保证喷雾机路径跟踪的准确性和鲁棒性。 相似文献
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半主动空气悬架神经网络的自适应控制 总被引:6,自引:0,他引:6
针对半主动空气悬架这种时变的、非线性复杂系统,提出基于神经网络的自适应控制策略,设计了神经网络辨识器和控制器。仿真计算表明,神经网络自适应控制的半主动空气悬架具有明显的减振效果。为了验证仿真效果,还进行了台架试验,研究结果表明车身振动幅度可下降30%左右。仿真和试验研究均表明,所提控制策略是正确的和有效的。 相似文献
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马思群王兆强赵佳伟韩博 《农业装备与车辆工程》2023,(7):1-6
路径跟踪是自动驾驶汽车的核心技术,许多控制算法已被广泛应用于路径跟踪任务。为了提高路径跟踪在不同速度下的自适应能力,提出了一种结合预测轨迹和模糊控制的自适应Stanley路径跟踪控制器。参考人类驾驶员经验,模糊控制器根据车辆的横纵向速度实时调整预瞄距离,预测轨迹根据纵向速度实时调整预测时间进行提前控制。最后设计了自适应邻域的粒子群算法来对控制器参数进行优化。通过Simulink-CarSim的联合仿真验证,证明自适应Stanley控制器可以显著提高对不同速度的适应性和跟踪性能。 相似文献
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针对现有的植保无人机操控较为复杂的现状,基于神经网络算法进行了硬件电路设计。植保无人机的主要组成包括控制结构、承力结构、升力结构和喷洒结构。为了提高多旋翼无人机的性能,采用BP神经网络对其控制系统进行设计,包括建立模型辨识控制器和逆模型控制器,以达到对多旋翼植保机辨识和控制的要求。为了验证该植保无人机的性能,对其进行控制性能和喷药试验。试验结果表明:植保无人机控制系统具有良好的自适应控制能力,喷药过程稳定,能够满足客户要求。 相似文献
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提出了一种车辆半主动悬架系统的自适应模糊控制方法。该方法以模糊控制原理为基础 ,融合自适应方法 ,将模糊系统辨识和模糊控制结合起来 ,在模糊控制器内采用“软反馈”并对自适应模糊控制规则进行修正 ,简化了运算 ,提高了半主动悬架控制的实时性 ,使系统的控制性能不断改善 ,显著地减少车辆振动及干扰 ,提高了受路面激励时车辆的舒适性 ,达到最佳的控制效果 相似文献
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在馈能悬架系统馈能回路中引入Boost/Buck型DC-DC变换器,将DC-DC变换器的非线性数学模型描述为稳态分量和扰动分量之和,设计了自适应离线神经网络逆控制器。控制器由离线神经网络逆控制器和自适应控制器组成,离线神经网络逆控制器产生直流变换器的稳态输入,并利用变换器的稳态分量产生训练离线神经网络逆控制器的样本,自适应控制器产生补偿系统参数变化和不确定性扰动的动态输入。在此基础上,对控制器的性能进行了快速控制原型试验验证。最后,对馈能悬架进行了仿真研究。结果表明,自适应离线神经网络逆控制器能够使电动机电磁阻尼力较好地跟踪理想力,改善车辆的舒适性和平顺性,并有效地回收部分悬架振动能量,实现自供能控制。 相似文献
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