天线伺服控制系统是通信系统的重要组成部分。天线伺服控制的稳定性和快速性直接影响通信质量的好坏。针对某一船站天线系统,在设计模糊自适应比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制器的基础上,进行多模态控制系统...天线伺服控制系统是通信系统的重要组成部分。天线伺服控制的稳定性和快速性直接影响通信质量的好坏。针对某一船站天线系统,在设计模糊自适应比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制器的基础上,进行多模态控制系统设计。通过设计一个切换阀值,将大比例控制、超前滞后控制、模糊自适应PID控制组合在一起。当位置误差较大时,用大比例控制,位置误差适中时用超前滞后控制,当误差小于一个阀值时,采用模糊自适应PID控制。多模态控制阶跃响应曲线前面一段用比例控制,响应速度更快,中间位置切换到超前滞后控制那段,避免超调震荡,最后段用模糊自适应PID控制,稳态误差小。利用Matlab进行仿真,仿真结果显示多模态控制能够得到比单一控制更好的动态响应性能。展开更多
在当前的电气应用中,变频器控制系统应用广泛,但面临的挑战也愈发明显。特别是在能耗管理方面,由于其缺乏智能调控频段能耗的能力,系统整体能耗偏高。为此,文章提出基于自适应比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)算...在当前的电气应用中,变频器控制系统应用广泛,但面临的挑战也愈发明显。特别是在能耗管理方面,由于其缺乏智能调控频段能耗的能力,系统整体能耗偏高。为此,文章提出基于自适应比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)算法的变频器节能控制系统设计。构建以微处理器为核心的变频器节能控制结构,将神经网络与PID控制器相结合,构造自适应PID控制器。结合变频器节能控制结构的能耗计算与反馈,通过自适应调节权值系数完成变频系数调整,降低各频段能耗,实现变频器节能控制研究。实验结果显示,该系统节能效果显著,能耗最高仅为20 J,且相较于对比文献,该系统运行稳定,运行时间短,为变频器节能控制运行提供了保障。展开更多
针对常规比例、积分和微分(proportional integral derivative,PID)控制器在无人艇航向控制系统中表现出的稳定性差、控制精度低等问题,文章提出一种将模糊控制与反向传播(back propagation,BP)神经网络相结合的控制算法;在MATLAB中对...针对常规比例、积分和微分(proportional integral derivative,PID)控制器在无人艇航向控制系统中表现出的稳定性差、控制精度低等问题,文章提出一种将模糊控制与反向传播(back propagation,BP)神经网络相结合的控制算法;在MATLAB中对比常规PID控制器、模糊PID控制器与模糊神经网络PID控制器在给定期望航向角下的航向控制性能,仿真结果表明模糊神经网络PID控制器对无人艇的航向控制性能最佳;在搭建的实验平台上对不同航向控制器下无人艇的航行轨迹和航向角进行比较,实验结果进一步验证了模糊神经网络PID航向控制算法的优越性。展开更多
文摘天线伺服控制系统是通信系统的重要组成部分。天线伺服控制的稳定性和快速性直接影响通信质量的好坏。针对某一船站天线系统,在设计模糊自适应比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制器的基础上,进行多模态控制系统设计。通过设计一个切换阀值,将大比例控制、超前滞后控制、模糊自适应PID控制组合在一起。当位置误差较大时,用大比例控制,位置误差适中时用超前滞后控制,当误差小于一个阀值时,采用模糊自适应PID控制。多模态控制阶跃响应曲线前面一段用比例控制,响应速度更快,中间位置切换到超前滞后控制那段,避免超调震荡,最后段用模糊自适应PID控制,稳态误差小。利用Matlab进行仿真,仿真结果显示多模态控制能够得到比单一控制更好的动态响应性能。
文摘在当前的电气应用中,变频器控制系统应用广泛,但面临的挑战也愈发明显。特别是在能耗管理方面,由于其缺乏智能调控频段能耗的能力,系统整体能耗偏高。为此,文章提出基于自适应比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)算法的变频器节能控制系统设计。构建以微处理器为核心的变频器节能控制结构,将神经网络与PID控制器相结合,构造自适应PID控制器。结合变频器节能控制结构的能耗计算与反馈,通过自适应调节权值系数完成变频系数调整,降低各频段能耗,实现变频器节能控制研究。实验结果显示,该系统节能效果显著,能耗最高仅为20 J,且相较于对比文献,该系统运行稳定,运行时间短,为变频器节能控制运行提供了保障。
文摘针对常规比例、积分和微分(proportional integral derivative,PID)控制器在无人艇航向控制系统中表现出的稳定性差、控制精度低等问题,文章提出一种将模糊控制与反向传播(back propagation,BP)神经网络相结合的控制算法;在MATLAB中对比常规PID控制器、模糊PID控制器与模糊神经网络PID控制器在给定期望航向角下的航向控制性能,仿真结果表明模糊神经网络PID控制器对无人艇的航向控制性能最佳;在搭建的实验平台上对不同航向控制器下无人艇的航行轨迹和航向角进行比较,实验结果进一步验证了模糊神经网络PID航向控制算法的优越性。
