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基于RBF神经网络PID控制的挖掘机器人节能系统研究 被引量:1
1
作者 张栋 吴婷 +1 位作者 汪烨 孙渊 《机床与液压》 北大核心 2010年第3期50-53,共4页
从挖掘机器人动力传动系统节能角度考虑,通过对挖掘机器人功率匹配的分析,研究了基于RBF神经网络-PID控制算法在节能控制系统上的应用。试验结果表明:采用的节能方法和神经网络-PID控制算法在挖掘机器人节能控制系统上是可行的。神经网... 从挖掘机器人动力传动系统节能角度考虑,通过对挖掘机器人功率匹配的分析,研究了基于RBF神经网络-PID控制算法在节能控制系统上的应用。试验结果表明:采用的节能方法和神经网络-PID控制算法在挖掘机器人节能控制系统上是可行的。神经网络-PID控制器能根据不同的环境和作业工况进行实时参数自调整,具有自学习的功能。研究结果为进一步研究开发智能挖掘机提供了参考。 展开更多
关键词 挖掘机器人 液压系统 功率匹配 节能 RBF神经网络-pid
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基于GSA-BP神经网络PID的智能车速度控制仿真研究 被引量:4
2
作者 龚凡 龚永康 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第9期121-127,共7页
自动驾驶中智能车速度控制作为一种典型的非平稳、非线性和不确定过程,采用传统PID控制算法时存在参数整定困难、不能在线调整和环境自适应能力差的缺点。针对该问题,提出一种基于遗传模拟退火算法(Genetic Simulated Annealing,GSA)优... 自动驾驶中智能车速度控制作为一种典型的非平稳、非线性和不确定过程,采用传统PID控制算法时存在参数整定困难、不能在线调整和环境自适应能力差的缺点。针对该问题,提出一种基于遗传模拟退火算法(Genetic Simulated Annealing,GSA)优化的BP神经网络PID控制方法。利用BP神经网络的自学习能力自适应调整PID系统的控制参数,同时针对BP-PID容易陷入极小值的问题,利用GSA算法对BP-PID系统的初始参数进行优化选取,确保BP-PID网络能够获取全局最优解,提升收敛速度。利用MATLAB构建动态仿真实验对所提GSA-BP-PID控制方法的性能进行验证,结果表明所提方法具备控制精度高和系统稳定性强等优点。 展开更多
关键词 智能车 速度控制 神经网络-pid 遗传算法 模拟退火
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液压挖掘机神经网络模糊节能控制系统的研究 被引量:2
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作者 张栋 许纯新 +1 位作者 邓文 冯尊田 《中国工程机械学报》 2004年第1期55-59,共5页
通过对液压挖掘机功率匹配的分析,提出了将泵的功率曲线设定在发动机的功率曲线之上的功率匹配方法,研究了神经网络模糊比例-微分-积分(NN-Fuzzy-PID)控制技术在挖掘机节能控制系统上的应用.试验结果证明了提出的节能方法和 NN-Fuzzy-P... 通过对液压挖掘机功率匹配的分析,提出了将泵的功率曲线设定在发动机的功率曲线之上的功率匹配方法,研究了神经网络模糊比例-微分-积分(NN-Fuzzy-PID)控制技术在挖掘机节能控制系统上的应用.试验结果证明了提出的节能方法和 NN-Fuzzy-PID 控制算法在挖掘机节能控制系统上的可行性.NN-Fuzzy-PID 控制器能根据不同的环境和作业工况进行参数自调整,具有自学习的功能.研究结果为进一步研究开发智能化挖掘机提供了依据. 展开更多
关键词 液压挖掘机 功率匹配 节能 神经网络模糊-pid 控制算法 自学习
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矿用带式输送机驱动控制研究
4
作者 杨杰 霍建军 《工矿自动化》 北大核心 2025年第S1期85-87,97,共4页
以设计适用于矿用带式输送机的低速大转矩10 kV永磁直驱电动机为目标,采用表面凸出式转子结构,配合Modular定子结构,对永磁直驱电动机进行结构设计,以额定电压10 kV、额定转速75 r/min为约束条件,参考Y2系列电动机并结合理论计算,得到... 以设计适用于矿用带式输送机的低速大转矩10 kV永磁直驱电动机为目标,采用表面凸出式转子结构,配合Modular定子结构,对永磁直驱电动机进行结构设计,以额定电压10 kV、额定转速75 r/min为约束条件,参考Y2系列电动机并结合理论计算,得到永磁直驱电动机关键参数。针对带式输送机转速控制问题,设计了BP神经网络-PID控制方法,通过仿真实验验证了该方法较传统PID和模糊PID控制方法具有更优异的动态响应速度、抗干扰能力和控制精度。 展开更多
关键词 矿用带式输送机 永磁直驱电动机 电动机设计 电动机转速控制 BP神经网络-pid
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基于改进BP-PID的带式输送机速度控制方法 被引量:1
5
作者 桂改花 苑占江 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第5期104-111,共8页
针对传统BP-PID控制算法采用梯度下降法求解,存在收敛速度慢、易陷入局部极值且在低信噪比(LSNR)条件下性能下降等问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法(ImGSAA)优化的BP-PID带式输送机速度控制方法(ImGSAA-BP-PID)。首先将交叉、... 针对传统BP-PID控制算法采用梯度下降法求解,存在收敛速度慢、易陷入局部极值且在低信噪比(LSNR)条件下性能下降等问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法(ImGSAA)优化的BP-PID带式输送机速度控制方法(ImGSAA-BP-PID)。首先将交叉、变异概率取值与迭代时间关联,并引入反余弦函数增加遗传模拟退火算法(GSAA)动态调整和非线性变化适应能力。然后通过对传统Metropolis准则进行加权处理,提出加权Metropolis准则,对新种群个体进行修正,提升GSAA的噪声稳健性。最后利用ImGSAA对BP-PID初始参数进行优化,自动确定BP-PID的最优参数组合,从而提升参数整定的实时性和控制精度及对LSNR环境的适应能力。试验结果表明:(1) ImGSAA仅需11次迭代即可收敛,表明利用改进的交叉、变异策略和加权Metropolis准则对GSAA进行优化,能够有效提升算法的收敛速度和实时性。(2) ImGSAA-BP-PID的控制误差为-0.468 5~0.572 3 m/s,与遗传算法(GA)-BP-PID、粒子群算法(PSO)-BP-PID、GSAA-BP-PID的控制方法相比,分别提升了224.88%,104.07%,38.33%。(3) ImGSAA性能受LSNR影响最小,迭代15次即收敛于全局最优解,具有较强的噪声稳健性。(4)在LSNR条件下,ImGSAA-BP-PID的控制误差均值下降了3.54%,控制性能明显优于GA-BP-PID,PSO-BP-PID,GSAA-BP-PID,更满足实际工程应用需求。 展开更多
关键词 带式输送机 速度控制 遗传模拟退火算法 神经网络-pid 低信噪比 参数优化
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Decentralized PID neural network control for a quadrotor helicopter subjected to wind disturbance 被引量:11
6
作者 陈彦民 何勇灵 周岷峰 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第1期168-179,共12页
A decentralized PID neural network(PIDNN) control scheme was proposed to a quadrotor helicopter subjected to wind disturbance. First, the dynamic model that considered the effect of wind disturbance was established vi... A decentralized PID neural network(PIDNN) control scheme was proposed to a quadrotor helicopter subjected to wind disturbance. First, the dynamic model that considered the effect of wind disturbance was established via Newton-Euler formalism.For quadrotor helicopter flying at low altitude in actual situation, it was more susceptible to be influenced by the turbulent wind field.Therefore, the turbulent wind field was generated according to Dryden model and taken into consideration as the disturbance source of quadrotor helicopter. Then, a nested loop control approach was proposed for the stabilization and navigation problems of the quadrotor subjected to wind disturbance. A decentralized PIDNN controller was designed for the inner loop to stabilize the attitude angle. A conventional PID controller was used for the outer loop in order to generate the reference path to inner loop. Moreover, the connective weights of the PIDNN were trained on-line by error back-propagation method. Furthermore, the initial connective weights were identified according to the principle of PID control theory and the appropriate learning rate was selected by discrete Lyapunov theory in order to ensure the stability. Finally, the simulation results demonstrate that the controller can effectively resist external wind disturbances, and presents good stability, maneuverability and robustness. 展开更多
关键词 quadrotor helicopter PID neural network(PIDNN) turbulent wind field discrete Lyapunov theory
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