使用微型PLC进行小系统的复合控制研究

对于热交换器等系统,普通PID控制难以满足工艺要求,为寻找经济实用的途径,探讨了以微型PLC为硬件平台,通过软件的方式实现静态前馈和PID控制组成的复合控制系统,对工业过程中热交换器温度进行有效的控制,在保证较高性价比的前提下,实现复合控制和逻辑控制的较好结合.     

模糊控制的应用基础

模糊控制、神经网络与遗传算法是三种重要的智能控制技术,它们都能模拟人的智能行为,解决不确定、非线性、复杂的自动化问题,具有非常广阔的应用前景。本文从智能控制的观点,对模糊控制进行综合论述,并分析比较它的特性、适用范围和应用领域。     

氧传感器波形分析与应用

通过将电控发动机氧传感器的波形与工作状态进行结合 ,分析其工作波形的性质、变化规律与实际故障的关系 ,总结故障波形的分析方法及实际中的应用     

基于神经网络的非线性最优控制

将线性最优控制技术与非线性神经网络的学习方法相结合，提出一种新的非线性最优控制器。仿真实验表明，这种控制器克服了传统最优控制不易解决的非线性容限性。     

孵化过程的模糊神经网络控制系统设计及应用

针对家禽孵化过程的复杂动态特点,设计了家禽孵化模糊神经网络控制系统,试验结果表明,该系统能够较好地实现孵化主要参数的稳定。     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

六自由度转台的神经网络控制

针对六自由度转台单通道电液伺服系统的特点，探讨了一种神经网络PID控制方法，通过BP神经网络的线学习对被控对象进行辨识，采用单神经元调节PID参数，仿真表明该方法具有较好的控制效果。     

模糊神经网络模型参考自适应控制及其应用

提出一种模糊神经网络的自适应控制方案，给出了一种模糊神经网络模型和快速的优化学习算法（ＦＬＡ），通过网络的在线自学习不断修正模糊神经网络控制器的隶属函数和权值，实现了模糊逻辑规则的自动更新，经仿真结果和倒立摆控制表明，这类自适应控制具有良好的控制性能。     

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。     

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。     

基于人工神经网络的温室环境控制应用设计

本文根据现代控制技术的人工神经网络理论,提出了一种温室控制原理构成方案,并分析了原理实现的可行性和技术难点。     

STATCOM的变结构神经网络模糊控制研究

提出了STATCOM用于维持接入点母线电压稳定的控制策略,根据控制策略设计了STATCOM的变结构神经网络模糊控制器.在设计控制器时,通过专家经验法和模糊规则自生成法对模糊规则知识库进行了初始化;通过变结构神经网络对模糊规则进行在线调整,增强了控制器的自学习、自适应能力;采用了基于语言变量优化匹配的原则对模糊逻辑推理进行优化,减少模糊推理的计算量,提高运算速度.数字仿真结果验证了该控制方法的有效性和正确性.     

基于神经网络的FIRA仿真系统模糊策略的研究

以FIRA足球仿真组作为平台, 研究如何在具有动态性和不确定性的环境下足球比赛系统策略选择的问题.首先,分析出外部影响因子,选择神经网络系统作为策略选择的研究方向;在神经网络的基础上再加入模糊逻辑系统的研究,使它们集成在一个系统中,以发挥各自的优势,并与原来单一的神经网络进行比较,得出加入模糊策略的神经网络训练与学习效果更好.将该方法应用到2008年"百年矿大杯"第三届江苏省机器人比赛中获得了三等奖的好成绩,证明该方法确实有效.     

用神经网络控制非线性系统的混沌运动

设计前馈反传神经网络 ,通过对参数扰动模型输入样本的学习 ,训练成混沌控制器 ,将嵌入在混沌吸引子中不稳定周期轨道镇定到稳定不动点 .用 Henon映射作数值仿真实验 ,证明该方法十分有效     

延迟神经网络的分岔分析及其在混沌控制中的应用

研究了一个具有延迟反馈的神经网络模型的性质.利用多项式理论给出了其特征方程根的分布,得到了Hopf分岔产生的条件,并将结果应用到混沌神经网络的控制中.数值仿真结果验证了结论的正确性.     

一种新的电液伺服系统神经网络自适应控制

提出一种基于直接模型参考的神经网络与滑模变结构控制相结合的神经网络自适应控制方法并对电液伺服系统进行控制,仿真结果表明用该控制方法的控制系统能实现较高粗度的控制,且具有较强的鲁棒性和自适应能力,具应用价值。     

基于固定环宽的矩阵变换器的滞环电流控制策略的研究

介绍了基于固定环宽滞环电流控制的矩阵变换器的工作原理，它是将矩阵变换器等效为虚拟整流器和虚拟逆变器的串接，然后在虚拟逆变器上做固定环宽滞环电流控制；分析和推导了矩阵变换器在这种策略下的开关状态和控制规律；给出了在一个周期里，划分输入电压相区，输出电流相区的原则，确定了开关规则表；最后通过仿真得到了输出线电压和电流波形，其结果验证了文中提出的矩阵变换器控制策略的可行性。