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神经网络自适应PID技术在球墨铸铁管生产上的应用
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作者 郑川立 解涤尘 +1 位作者 杨文伟 温海军 《电气制造》 2013年第10期72-73,78,共3页
通过采用西门子S7-400系列模块组成的新型神经网络自适应PID技术在球墨铸铁管生产上的应用,实现了离心机主机闭环自动控制,使铸管生产的产品数量和质量有了一个大的飞跃,从而保证了生产薄壁球墨铸铁管C级产品质量的要求,提高了企业在市... 通过采用西门子S7-400系列模块组成的新型神经网络自适应PID技术在球墨铸铁管生产上的应用,实现了离心机主机闭环自动控制,使铸管生产的产品数量和质量有了一个大的飞跃,从而保证了生产薄壁球墨铸铁管C级产品质量的要求,提高了企业在市场上的竞争力。 展开更多
关键词 神经网络自适应pid技术 离心球墨铸管主机 薄壁铸管
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基于自适应神经网络补偿的四旋翼PID控制策略
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作者 杜飞平 熊振宇 +1 位作者 廖飞 李婷 《兵工自动化》 北大核心 2025年第6期62-68,共7页
针对四旋翼飞行器在控制过程中的不确定性和外部扰动,提出一种自适应比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)的控制策略。在外环位置控制器设计的前馈补偿比例微分(proportion derivative,PD)控制中融入了积分项,... 针对四旋翼飞行器在控制过程中的不确定性和外部扰动,提出一种自适应比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)的控制策略。在外环位置控制器设计的前馈补偿比例微分(proportion derivative,PD)控制中融入了积分项,通过数学推导与仿真分析以消除系统稳态误差,同时提升跟踪精度。在内环姿态控制器设计中,采用自适应RBF神经网络对PID进行补偿性设计,经反复的算法优化与模型验证,构建出高效的控制器模型。基于所设计的四旋翼飞行器模型,结合所提控制策略进行仿真测试。实验结果表明:该方法能对系统所遭受的外部干扰进行高效自适应补偿,有效提升了系统的稳定性,表现出良好的控制能力。 展开更多
关键词 四旋翼飞行器 内外环控制 自适应pid RBF神经网络
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基于神经网络自适应稳定PID控制方法的研究 被引量:38
3
作者 扈宏杰 尔联洁 +1 位作者 刘强 陈敬泉 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期153-156,共4页
经典的基于对象精确数学模型的PID控制方法的自适应性较差 ,难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象 .神经网络控制算法的稳定性又受到迭代初值的影响 ,且算法复杂 .为此提出了一种基于RBF神经网络的、结构简单的、稳定的PID直接... 经典的基于对象精确数学模型的PID控制方法的自适应性较差 ,难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象 .神经网络控制算法的稳定性又受到迭代初值的影响 ,且算法复杂 .为此提出了一种基于RBF神经网络的、结构简单的、稳定的PID直接自适应控制方法 .讨论了控制器参数迭代初值选取的基本原则 ,并给出了在保证系统稳定性前提下参数的迭代算法 .仿真研究结果表明 ,该方法的鲁棒性和跟踪性能均优于经典PID方法 . 展开更多
关键词 神经网络 自适应控制 pid控制 RBF网络
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基于神经网络PID综掘巷道超前支架支撑力自适应控制 被引量:19
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作者 薛光辉 管健 +3 位作者 柴敬轩 张昊 瞿圆媛 吴淼 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3596-3603,共8页
掘进扰动下,煤炭深部开采高地应力会导致深部围岩大范围塑性破坏和强烈动力失稳,且持续时间较长,存在安全隐患,严重威胁着掘进工作面煤矿工人的人身安全。近年来,国内外学者在深部围岩压力变化规律、围岩控制理论和超前支护等方面开展... 掘进扰动下,煤炭深部开采高地应力会导致深部围岩大范围塑性破坏和强烈动力失稳,且持续时间较长,存在安全隐患,严重威胁着掘进工作面煤矿工人的人身安全。近年来,国内外学者在深部围岩压力变化规律、围岩控制理论和超前支护等方面开展了许多研究,但仍存在许多亟待解决的问题。超前支架的支撑力自适应围岩压力变化可充分利用巷道围岩的自承载能力,避免巷道围岩出现破裂、碎裂等现象。介绍了一种自移式超前支架的结构,分析了该支架支撑力液压控制系统,建立了该控制系统的数学模型,研究了该系统在无控制算法、传统PID控制和神经网络PID控制等情况下的系统性能;根据旗山矿的地质条件建立了围岩-超前支架力学耦合模型,利用FLAC3D软件仿真拟合得到了巷道围岩压力变化曲线;并以此曲线为输入,模拟研究了在传统PID控制和神经网络PID控制两种算法时超前支架支撑力对巷道围岩压力变化的自适应变化规律。研究结果表明,与传统PID控制相比,采用神经网络PID控制算法后,支架支撑力控制系统调节时间约为2 s,缩短了16倍,超调量约为6%,动态性能得到了改善;自适应围岩压力跟踪误差为0.005 5,改善了6.8倍,证明了神经网络PID控制策略能够对支架支撑力进行控制且其控制效果比传统PID控制效果有较大优势。 展开更多
关键词 深部开采 围岩控制 超前支护 自适应控制 神经网络pid
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主动磁轴承的神经网络自适应PID控制 被引量:9
5
作者 苏义鑫 龙祥 +1 位作者 张丹红 胡业发 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期304-307,共4页
针对主动磁轴承系统的本质不稳定性、非线性和参数不确定性,提出基于BP神经网络的自适应PID控制器.该控制器输出含有P、I、D信号的非线性组合,补偿了磁轴承系统的非线性,使系统控制效果良好;同时控制器可根据磁轴承的运行状况进行在线... 针对主动磁轴承系统的本质不稳定性、非线性和参数不确定性,提出基于BP神经网络的自适应PID控制器.该控制器输出含有P、I、D信号的非线性组合,补偿了磁轴承系统的非线性,使系统控制效果良好;同时控制器可根据磁轴承的运行状况进行在线自学习和自校正,避免了传统PID控制器参数整定困难的缺点.最后基于某磁轴承系统的仿真研究表明了该控制器的有效性. 展开更多
关键词 主动磁轴承 神经网络 自适应控制 pid
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基于神经网络自适应PID控制的船舶操纵研究 被引量:13
6
作者 程启明 万德钧 黄林 《电子测量与仪器学报》 CSCD 1998年第2期32-36,共5页
本文针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象,提出了一种采用神经网络自适应PID控制方案。该控制结构有两个子神经网络组成,一个三层BP神经网络用于对被控对象进行在线辨识,另一个两层线性网络构成具有PID结构的控制器。文中给出... 本文针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象,提出了一种采用神经网络自适应PID控制方案。该控制结构有两个子神经网络组成,一个三层BP神经网络用于对被控对象进行在线辨识,另一个两层线性网络构成具有PID结构的控制器。文中给出了神经网络的在线训练学习方法,并进行了船舶操纵控制仿真研究。 展开更多
关键词 船舶操纵 神经网络 自适应控制 pid控制
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神经网络自适应PID控制在柴油机齿条位置控制中的应用 被引量:6
7
作者 李慧 李文学 +1 位作者 张德江 林志琦 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期253-256,共4页
提出了基于BP神经网络的PID控制算法在柴油机齿条位置控制系统中的应用,把传统的PID控制和BP(误差反向传播)神经网络控制相结合,采用"先离线学习,后在线控制"的思想实现了齿条位置闭环的自适应控制。初步实验结果表明,该控制... 提出了基于BP神经网络的PID控制算法在柴油机齿条位置控制系统中的应用,把传统的PID控制和BP(误差反向传播)神经网络控制相结合,采用"先离线学习,后在线控制"的思想实现了齿条位置闭环的自适应控制。初步实验结果表明,该控制算法能满足齿条位移控制的性能指标,且其稳态特性较好,克服静摩擦的效果令人满意。 展开更多
关键词 柴油机 齿条位置控制 神经网络 自适应pid控制 电控单元
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基于神经网络和多模型的非线性自适应PID控制及应用 被引量:9
8
作者 刘玉平 翟廉飞 柴天佑 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1671-1676,共6页
针对一类未知的单输入单输出离散非线性系统,提出了基于神经网络和多模型的非线性自适应PID控制方法。该方法由线性自适应PID控制器、神经网络非线性自适应PID控制器以及切换机构组成。采用线性自适应PID控制器可保证闭环系统所有信号有... 针对一类未知的单输入单输出离散非线性系统,提出了基于神经网络和多模型的非线性自适应PID控制方法。该方法由线性自适应PID控制器、神经网络非线性自适应PID控制器以及切换机构组成。采用线性自适应PID控制器可保证闭环系统所有信号有界;采用神经网络非线性自适应PID控制器可改善系统性能;通过引入合理的切换机制,能够在保证闭环系统稳定的同时,提高系统性能。理论分析表明,该方法能够保证闭环系统所有信号有界,如果适当地选择神经网络的结构和参数,系统的跟踪误差将收敛于任意给定的紧集。将所提出的方法应用于连续搅拌反应釜,仿真结果验证了所提出方法的有效性。由于该方法基于增量式数字PID控制器,在工业过程中有着广阔的应用前景。 展开更多
关键词 pid控制 自适应控制 多模型 神经网络 连续搅拌反应釜
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基于GA与CSA-RBF神经网络辨识的自适应PID控制器 被引量:3
9
作者 田一鸣 黄友锐 +1 位作者 高志安 黄宜庆 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第17期4618-4621,共4页
提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(CSA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法。该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络... 提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(CSA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法。该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;四是单神经元PID控制器,学习并在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能。仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程。 展开更多
关键词 遗传算法 克隆选择算法 神经网络 自适应 pid
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PID神经网络解耦控制技术在VAV中的应用 被引量:15
10
作者 王军 佟威 +1 位作者 石磊 任庆昌 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期237-239,共3页
通过采用 PID神经元网络解耦控制技术 ,对耦合强烈的具有变风量空调系统传递函数矩阵形式的 4维传递函数矩阵系统进行解耦控制 ,通过解耦控制系统仿真研究 ,可以看出取得了很好的解耦效果 ,为变风量空调系统 (4个回路 )的解耦控制提供... 通过采用 PID神经元网络解耦控制技术 ,对耦合强烈的具有变风量空调系统传递函数矩阵形式的 4维传递函数矩阵系统进行解耦控制 ,通过解耦控制系统仿真研究 ,可以看出取得了很好的解耦效果 ,为变风量空调系统 (4个回路 )的解耦控制提供了有效的方法。 展开更多
关键词 pid神经网络解耦控制技术 VASV 应用 变风量空调系统 系统构成 系统仿真 传递函数矩阵
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带神经网络转矩观测器的PMSM自适应前馈PID控制器设计 被引量:10
11
作者 李鸿儒 顾树生 刘东升 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期350-352,356,共4页
推导了永磁同步电机(PMSM)的ARMA模型,由递归神经网络构成综合转矩观测器,从而把综合负载转矩视为可测干扰;结合极点配置自校正控制、PID控制和前馈控制思想,设计了PMSM的自适应前馈PID控制器。有效地解决了PMSM系统中参数变化和负载扰... 推导了永磁同步电机(PMSM)的ARMA模型,由递归神经网络构成综合转矩观测器,从而把综合负载转矩视为可测干扰;结合极点配置自校正控制、PID控制和前馈控制思想,设计了PMSM的自适应前馈PID控制器。有效地解决了PMSM系统中参数变化和负载扰动等不确定性问题。仿真实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 自校正控制 极点配置 PMSM 自适应前馈pid控制器 设计 神经网络 转矩观测器 永磁同步电机
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基于PID型神经网络的自适应控制 被引量:8
12
作者 牛玉刚 杨成梧 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期109-111,共3页
本文提出了一种新的基于 PID型神经网络的自适应控制系统 ,给出了神经网络控制器的学习算法和控制系统的稳定性分析。仿真结果对该控制方案进行了验证。
关键词 神经网络 自适应控制 学习算法 鲁棒性 pid 控制器
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神经网络与PID结合的机器人自适应控制 被引量:6
13
作者 王耀南 付夏龙 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1997年第6期54-61,共8页
提出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... 提出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. 展开更多
关键词 神经网络 机器人 自适应控制 pid控制
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基于神经网络自适应调整PID控制器的设计 被引量:2
14
作者 王洁 李为民 +1 位作者 娄寿春 朱永文 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2002年第2期19-22,共4页
对神经网络自适应调整 PID控制器的设计方法进行了探讨 ,采用神经网络在线辨识系统的输出 ,再对 PID控制器的参数进行在线调节 ,达到良好的控制效果。
关键词 神经网络 自适应调整 pid控制器 在线辨识
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基于遗传神经网络的自适应PID控制器的设计 被引量:3
15
作者 高志安 李良光 樊璠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第24期100-102,共3页
提出了一种基于遗传算法和神经网络的自适应PID控制器的设计方法。该控制器主要由三个部分组成:利用遗传算法优化PID参数,和RBF神经网络结合,对被控对象逼近,搜索出一组准优的初始参数;RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;基于... 提出了一种基于遗传算法和神经网络的自适应PID控制器的设计方法。该控制器主要由三个部分组成:利用遗传算法优化PID参数,和RBF神经网络结合,对被控对象逼近,搜索出一组准优的初始参数;RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;基于单神经元的自适应PID控制器,在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能。仿真结果表明,控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程。 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 自适应 神经pid
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基于神经网络自适应PID控制算法的原水预处理系统 被引量:7
16
作者 吴恒运 沈乾坤 张维贤 《热力发电》 CAS 北大核心 2018年第4期41-47,共7页
原水预处理系统中传统PID控制器对V型滤池水箱水位控制存在超调大、稳态精度低等问题,本文设计了神经网络自适应PID控制算法,采用BP神经网络对PID参数进行自动整定,采用RBF神经网络对被控对象进行在线辨识,并在Compact Logix系列PLC上... 原水预处理系统中传统PID控制器对V型滤池水箱水位控制存在超调大、稳态精度低等问题,本文设计了神经网络自适应PID控制算法,采用BP神经网络对PID参数进行自动整定,采用RBF神经网络对被控对象进行在线辨识,并在Compact Logix系列PLC上实现了神经网络自适应PID控制算法。将该算法用于原水预处理V型滤池水箱水位控制,实际控制效果表明:神经网络自适应PID控制算法控制精度高,鲁棒性好,大大提高了原水预处理系统的产水品质。 展开更多
关键词 原水预处理 BP神经网络 RBF神经网络 pid控制 自适应控制 非线性系统 在线辨识
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基于BP神经网络自适应PID的负载控制系统 被引量:5
17
作者 刘俊 卢建刚 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第S2期74-77,共4页
针对常规PID控制器无法满足时变负载测试系统的快速性和精度要求,设计基于改进BP神经网络的自适应PID控制器;利用西门子S7-200 PLC实现PID算法和神经网络算法,成功实现测试系统对工具进行空载、轻载、重载、瞬间加载等测试;并在BOSCH的... 针对常规PID控制器无法满足时变负载测试系统的快速性和精度要求,设计基于改进BP神经网络的自适应PID控制器;利用西门子S7-200 PLC实现PID算法和神经网络算法,成功实现测试系统对工具进行空载、轻载、重载、瞬间加载等测试;并在BOSCH的圆锯变负载测试系统中得到应用。 展开更多
关键词 自适应pid S7-200 PLC BP神经网络 负载测试系统
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一种神经网络自适应PID控制器 被引量:3
18
作者 夏世芬 黄天民 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第6期710-715,共6页
采用神经网络与模糊逻辑相结合的方式,构造了一种自适应PID控制器。该控制器用具有改进学习算法的神经网络作PID参数调节器,用模糊神经网络对被控对象进行模型辨识。综合了神经网络、模糊控制和PID控制的优点。结构简单,易... 采用神经网络与模糊逻辑相结合的方式,构造了一种自适应PID控制器。该控制器用具有改进学习算法的神经网络作PID参数调节器,用模糊神经网络对被控对象进行模型辨识。综合了神经网络、模糊控制和PID控制的优点。结构简单,易于实现,且适应环境能力强。 展开更多
关键词 神经网络 自适应控制 模糊模型 pid控制器
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基于神经网络的自适应PID控制器设计 被引量:26
19
作者 欧艳华 《机械设计与制造》 北大核心 2014年第6期263-265,共3页
为了提高PID控制器参数根据实际误差自动调整能力,提出了基于神经网络的自适应PID控制器的设计。详细分析了神经网络自适应控制原理,设计了通过神经网络对PID控制器参数自动调整的方案。利用Matlab仿真工具,对自适应PID控制器进行了仿... 为了提高PID控制器参数根据实际误差自动调整能力,提出了基于神经网络的自适应PID控制器的设计。详细分析了神经网络自适应控制原理,设计了通过神经网络对PID控制器参数自动调整的方案。利用Matlab仿真工具,对自适应PID控制器进行了仿真测试,给出了神经网络训练参数,通过大量数据的模拟测试,结果表明基于神经网络的自适应PID控制器能够根据控制误差自动调整PID参数,对输入的阶跃信号响应平稳,综合性能大大提高。 展开更多
关键词 神经网络 pid 自适应 参数调整 阶跃信号
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基于动态递归神经网络的自适应PID控制 被引量:4
20
作者 吴志敏 李书臣 《控制工程》 CSCD 2004年第3期216-219,共4页
提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差... 提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差及其一阶、二阶微分,因此具有增量型PID控制结构。应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究,仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性,而且对系统参数变化具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 动态递归神经网络 自适应pid控制 神经网络辨识器 神经网络控制器 非线性系统 动态BP算法
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