神经网络智能PID参数最优控制及应用

本文提出了一种神经网络智能ＰＩＤ参数最优控制系统，给出了有效的基于共轭梯度的神经网络学习算法。仿真实验和应用结果表明，这类智能控制器可用于难以建立数学模型的控制系统。     

8808单板机电阻炉温度控制系统研究

介绍了电阻炉温度微机控制系统的构成,并对主要电路进行分析。该系统采用积分分离增量试ＰＩＤ算法。系统应用程序电结构化模块实现,包括主程序,中断服务程序。     

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。     

采用PLC的大中型柴油发电机FUZZY-PID励磁控制系统

主要介绍了采用现代ＰＬＣ的大中型柴油发电机的励磁控制系统,介绍了其励磁控制部分的原理结构,控制算法（ＦＵＺＺＹ－ＰＩＤ）的原理,介绍了ＦＵＺＺＹ－ＰＩＤ双模控制算法在励磁控制系统中的应用及其仿真结果。     

基于神经网络的PID控制器参数的自整定

根据神经网络理论，提出了一种具有学习功能的参数整定算法。当通过一定数量的样本学习得到成功的ＢＰ神经网时，调用启发式控制算法闭环控制对象，将获得的响应数据送到ＢＰ网，即可得到ＰＩＤ的整定参数。并以二阶、三阶系统为例，经仿真得到了合适的整定参数。整定方法在分散控制系统中，对大量在线参数辨识计算的处理结果是令人满意的。     

单片机控制预加水成球装置的研究设计

本文主要介绍预加水成球设备单片机自动控制系统的设计思想和方法，以及硬件电路的组成，单片机模拟仪表ＰＩＤ控制的算法，并经试验证明，系统有较好的控制过程。     

CNC系统中位置环低速抖动问题的研究

针对大型数控机床中由于导轨及执行元件存在在摩擦转矩而引起的低速抖动问题，提出一种变ＰＩＤ参数的混合模型参考自适应控制算法。本算法对机床低速爬行具有很好的克服效果。系统的仿真实验表明：本算法具有定位精度高，系统快速性好，低速跟踪平稳等优点。     

人工环境系统微机控制算法单片机实现

通过对控制算法的比较分析，筛选了适合温、湿度等测控的微机控制算法增量型位置输出积分分离ＰＩＤ算法，并在ＭＣＳ－５１单片机测控系统中给以实现，该研究对类似变化缓慢明的微机过程控制提供了科学参考。所设计的软件也具有普遍的适用性。     

神经网络与PID结合的机器人自适应控制

提出了一种基于神经网络与ＰＩＤ控制相结合的机器人自适应控制系统。为加快神经网络的学习过程，研究了有效的启发式学习算法。以二关节机器人为对象仿真表明，该控制系统能使机器人跟踪希望轨迹，其系统响应跟踪精度及鲁棒性优于常规的控制策略。     

利用神经网络改进鸡疾病临床诊断专家系统

探讨利用人工神经网络改进“鸡常见疾病临床诊断专家系统ＥＳＣＣ”。ＢＰ训练算法可 解决专家系统构造中的瓶颈问题－知识获取，但存在收敛性和泛化能力较差的缺陷，作者使用比例训练的ＢＰ算法，提出对训练模式进行样本重组的方法，其特点是训练速度快，特征抽取能力强，结果表明，改进后的系统优于常规ＢＰ算法。系统可从病历中学习规则，诊断符合率从８０％提高到９４．１％，训练次数从７９００次（常规ＢＰ算法）减少到８００     

基于积分分离模糊PID的温度控制系统设计

针对温度控制系统采用传统PID控制方法易出现响应速度慢、超调量大、控制精度低等问题,提出了一种基于积分分离模糊PID控制的改进方法.阐述了该方法的工作原理,设计了控制器参数,并结合温室温度控制系统对该方法以及传统PID、模糊PID进行了系统性能实验的对比分析.结果表明,采用该方法设计的温室温度控制系统,有响应速度更快、超调量更小和控制精度更高等优点,具有较强的工程应用价值.     

一类非线性系统的一种混合控制方法

对一类非线性系统进行简化处理,将系统在平衡点处进行线性处理,在此基础上提出了一种基于模糊控制与改进型PID控制的混合控制算法。人为设定一偏差阀值e0,在系统偏差小于e0时使用改进型PID控制算法,在偏差大于e0时使用模糊控制算法,能够较好地实现对一类非线性系统的控制。     

铁观音茶烘焙机温度小超调模糊-PID控制

针对模糊控制的不足和PID控制的缺点,提出铁观音茶烘焙机模糊-PID分段控制策略,综合了模糊控制和PID控制的优点,对传统模糊控制方法与PID参数整定进行了改进,使得系统在小超调的情况下获得最短的温度调节时间.仿真与试验结果表明该控制器设计方法简单实用,具有良好的控制效果.     

基于人工智能的温室环境控制算法

温室环境控制系统的最大特点是控制对象的精确数学模型很难建立。文章将常规PID控制算法与现代控制理论相结合,对常规PID算法进行改进,得到新型MPT控制算法,并加入模糊控制算法规则,在误差大时,运用模糊算法进行调节,以彻底消除PID饱和积分现象,当误差较小时,采用改进后的PID算法控制输出。同时加入了自适应调节规则和自整定专家系统,建立了基于人工智能的温室环境控制算法。将此算法应用于温室环境控制。系统具有无超调和控制精度高等特点。     

一种PID控制仿真的实现

由于阶跃信号在突变时，其导数为无穷大，实现PID控制仿真的过程中，传统的阶跃信号离散化方法，不能有效地体现这一点，本文提出一种改进的阶跃信号离散化方法，基于“能量补偿”思想，并通过实例验证，该方法能有效地减少仿真误差。     

智能烟叶烤房控制系统的设计

为了提高烟叶的烘烤质量,实现烤房的智能化控制,设计了智能烟叶烤房控制系统。采用模糊控制理论,对PID参数进行实时校正,使系统控制性能处于最优控制状态,实现对PID参数的在线智能校正。同时介绍了主要软件及硬件电路的设计方法。试验和实际运行表明,提高了烤房的温湿度控制精度和烟叶烘烤质量。     

基于RBF人工神经网络的下游常水位自适应渠道输水控制研究

针对传统渠道输水PID控制方法响应速度慢、超调量大、参数不能在线自调整的不足,根据RBF神经网络和渠道输水特点,提出了将传统渠道下游常水位输水PID控制和RBF人工神经网络结合的输水控制方法,使输水控制具有自学习、自适应、容错性和鲁棒性。推导了RBF网络整定PID输水控制调节器的算法。仿真结果表明,基于RBF网络的PID输水控制方法,能够通过不断学习自动调整控制参数,使输水控制过程超调量小、响应速度快,具有不需要特意选择或计算控制参数的特点。因此,基于RBF神经网络的参数非线性PID控制更适合进行渠道输水这样高度非线性系统的实时控制过程。     

基于K-Spice与SPS的单管泵阀模型PID控制

管道的控制系统是油气管道建设必不可少的部分,对其进行仿真模拟具有重要的工程指导意义。通过K-Spice 软件建立单管泵阀模型,在模型上加入PID 控制进行仿真,同时在SPS 软件上进行相同的单管泵阀模型的PID 控制仿真。通过二者的仿真结果对比分析,验证了K-Spice 软件在模型控制仿真方面的可行性与优异性。K-Spice 软件的PID 控制模型仿真结果较为理想,且更方便、合理,可为后续使用K-Spice 软件进行更复杂的管网系统模型控制仿真提供支持。     

感应电机矢量控制系统的研究

针对感应电机多变量非线性模型,传统PID难以达到良好的控制效果,模糊控制不需要感应电机的精确数学模型,就可对系统进行实时控制。详细阐述了感应电机矢量控制系统和模糊PID的基本原理,运用模糊推理,自动实现对参数的最佳调整。仿真试验结果表明,模糊PID控制器在响应速度、稳态精度以及抗干扰性方面都优于传统PID控制器。     

基于Zigbee网络的中华绒螯蟹养殖中溶氧量智能控制系统研究与应用

随着信息技术和规模化水产养殖的发展,传统的养殖模式将会逐渐被智能水产养殖所取代。构建了基于Zigbee的中华绒螯蟹养殖中溶氧量的智能控制系统,并着重研究了蟹塘的增氧控制算法,针对溶氧量变化的非线性、大滞后、不确定、大惯性等特点,提出了模糊RBF神经网络改进的PID控制策略,并通过Matlab进行模糊RBF神经网络控制器与常规PID控制器和模糊PID控制器进行仿真对比,同时在某中华绒螯蟹养殖基地进行模糊PID控制器和模糊RBF神经网络控制器进行应用实验对比,证明了模糊RBF控制器能够更好地满足中华绒螯蟹养殖溶氧量的控制要求。