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基于BP模糊神经网络PID控制的牵引绞车张力控制研究 被引量：13
1
作者 朱鹏程 张晴 +2 位作者 张文华 舒欣 杨冰华 《机床与液压》 北大核心 2022年第21期137-143,共7页
传统的船基收放系统中的牵引绞车一般采用速度控制方式,导致在船舶升沉作用下负载至牵引绞车之间的缆绳张力不断震荡,最终可能造成缆绳损坏,甚至断裂等问题。分别设计了基于PID、模糊PID、BP模糊神经网络PID的牵引绞车张力控制器来进行... 传统的船基收放系统中的牵引绞车一般采用速度控制方式,导致在船舶升沉作用下负载至牵引绞车之间的缆绳张力不断震荡,最终可能造成缆绳损坏,甚至断裂等问题。分别设计了基于PID、模糊PID、BP模糊神经网络PID的牵引绞车张力控制器来进行缆绳张力控制仿真。通过仿真发现,相较于其他两种控制器,所建立的BP模糊神经网络PID控制器在不规则波及不同负载下的缆绳张力控制精度最高,系统平稳、无超调,且在受到干扰时动态响应速度最快。 展开更多
关键词 牵引绞车 升沉补偿 张力控制 bp模糊神经网络pid
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基于卷积神经网络和模糊PID的掘进机截割控制系统研究 被引量：1
2
作者 李英娜 崔彦平 +2 位作者 安博烁 刘百健 靳建伟 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期61-70,137,共11页
针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策... 针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策略由CNN煤岩硬度动态感知模块和截割臂摆速模糊PID控制模块组成。提出一种有效的截割路径,使截割头沿规划路径从上至下进行煤岩截割,以提高断面完整性,减小掘进方向的误差。采用CNN煤岩硬度动态感知模块分析采集的截割电动机电流、截割臂振动加速度、回转油缸压力数据信息,以感知煤岩特性;采用截割臂摆速模糊PID控制模块对感知后的数据进行模糊化与解模糊化处理,输出相应控制参数信号;电液比例阀根据接收到的信号控制液压油的流量和压力,通过阀控液压缸控制截割臂摆速,实现截割臂摆速的自适应控制。现场实验结果表明:当掘进机截割较软介质与煤时,截割臂以高摆速工作;当掘进机截割复杂岩层时,摆速随截割信号的增大而降低,截割信号在0~1之间变动;当掘进机截割较硬岩层时,截割载荷信号接近1,截割臂的摆速降低至0。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 智能截割 截割臂摆速 截割路径 模糊pid控制 煤岩硬度动态感知 卷积神经网络
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基于BP神经网络PID自适应控制的激振系统研究 被引量：5
3
作者 肖乾 葛一帆 +3 位作者 符远航 常运清 汪寒俊 宾浩翔 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期52-57,共6页
针对跨座式单轨车辆滚动振动试验台激振系统的位置控制精度易受参数变化和外部干扰等因素的影响,提出基于BP神经网络PID自适应的控制策略。建立激振系统数学模型,并推导出其开环传递函数。基于Simulink搭建3-5-3结构的BP神经网络PID自... 针对跨座式单轨车辆滚动振动试验台激振系统的位置控制精度易受参数变化和外部干扰等因素的影响,提出基于BP神经网络PID自适应的控制策略。建立激振系统数学模型,并推导出其开环传递函数。基于Simulink搭建3-5-3结构的BP神经网络PID自适应控制器,并施加阶跃干扰信号以验证系统的抗干扰能力。仿真结果表明:与传统PID和模糊PID控制器相比,BP神经网络PID自适应控制下系统达到稳态所需时间分别快52%和50%,且超调量基本为0;在应对外界干扰时,该控制器能自动调整控制参数,系统以较快速度恢复至稳态,显著增强了系统的抗干扰能力,同时展现出良好的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 激振系统 bp神经网络 模糊pid 学习速率
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支气管镜机器人的IWOA-BP神经网络-PID控制
4
作者 陈浩 王亚刚 +3 位作者 白冲 胡珍丽 吴启标 田鑫驰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1207-1216,共10页
在支气管镜机器人控制中,传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制的精度不足,反向传播(back propagation,BP)神经网络易陷入局部最优。针对此问题,提出了一种改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algo... 在支气管镜机器人控制中,传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制的精度不足,反向传播(back propagation,BP)神经网络易陷入局部最优。针对此问题,提出了一种改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)优化的BP-PID控制方法。首先,IWOA在传统鲸鱼优化算法的基础上,引入非线性收敛因子动态平衡全局搜索能力和局部搜索精度,通过帐篷(tent)混沌映射优化种群分布,利用莱维(Lévy)飞行策略增强全局寻优,并结合贪婪选择机制维持种群多样性,为BP神经网络提供最优初始连接权重。然后,BP神经网络在输入层融合参考输入、系统输出和跟踪误差,通过反向传播动态调整PID控制参数。仿真结果表明,与PID控制、BP神经网络-PID控制及其改进方法相比,所提方法能够大幅度降低系统的超调量,缩短调节时间,使稳态误差趋近于零。该方法具有较高的控制精度和抗干扰性,可显著减少操作中机械振动和组织摩擦,提高支气管镜手术的安全性。 展开更多
关键词 支气管镜机器人 bp神经网络 主从控制 pid控制 位置跟踪
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模糊综合评价-BP神经网络在电气火灾风险评估中的应用 被引量：3
5
作者 徐晓楠 宁鑫 +2 位作者 朱远鹏 高鹏 张怡 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期1-10,共10页
我国电气火灾发生频繁且损失严重,对电气火灾风险状态进行评估可以有效辅助电气火灾防控决策,预防电气火灾。针对低压线路电气火灾特点,建立了一种基于模糊综合评价-BP神经网络的电气火灾风险评估模型。首先,从电气因素、环境因素、空... 我国电气火灾发生频繁且损失严重,对电气火灾风险状态进行评估可以有效辅助电气火灾防控决策,预防电气火灾。针对低压线路电气火灾特点,建立了一种基于模糊综合评价-BP神经网络的电气火灾风险评估模型。首先,从电气因素、环境因素、空间因素及人为因素4个方面选取10个定量指标、9个定性指标构建电气火灾风险评估指标体系;然后,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和熵权法计算指标静态权重并进行动态加权;其次,参照低压线路运行工况选取符合实际工况的指标参数进行模糊综合评价,获得训练数据集;最后,构建BP神经网络模型对数据集进行训练,形成风险评估模型。经训练结果分析和试验验证,采用该方法建立的评估模型可行且预测结果合理、可靠,可为电气线路的实时火灾风险评估提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 电气火灾 风险评估 动态加权 模糊综合评价 bp神经网络
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基于BP神经网络的逆流式饲料冷却器控制方法
6
作者 周智智 刘彩玲 +2 位作者 王红英 王威 吴俊华 《饲料工业》 北大核心 2025年第12期9-17,共9页
针对目前逆流式饲料冷却器无法精准控制成品饲料水分和冷却时间的问题,提出了基于BP神经网络预测冷却时间的冷却器控制方法。文章提出了一种预测冷却时间的方法来同时控制成品饲料的水分和饲料冷却时间,并通过仿真试验验证了该方法的可... 针对目前逆流式饲料冷却器无法精准控制成品饲料水分和冷却时间的问题,提出了基于BP神经网络预测冷却时间的冷却器控制方法。文章提出了一种预测冷却时间的方法来同时控制成品饲料的水分和饲料冷却时间,并通过仿真试验验证了该方法的可行性。在饲料薄层干燥模型准确的前提下,风速可以在20 s之内达到稳定状态,并准确在目标时间达到目标水分。通过引入误差进行仿真,验证了该方法在有误差情况下的可行性。准确的饲料薄层干燥模型难以建立,使用BP神经网络代替饲料薄层干燥模型进行冷却时间预测。在仿真环境获取数据集,进行BP神经网络训练。训练完成的BP神经网络预测结果误差集中在-8~4 s,R>0.99。通过仿真验证,在目标时间小于2 100 s时误差接近零,在目标时间大于2 100 s时,误差增大,误差最大绝对值为4.48%。基于BP神经网络预测冷却时间的冷却器控制方法满足实际生产的需求,可以提高饲料冷却过程的自动化水平,保证饲料的质量和安全,提高企业效益。 展开更多
关键词 饲料 逆流式饲料冷却器 饲料干燥 pid bp神经网络
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基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制研究 被引量：5
7
作者 毛清华 陈彦璋 +3 位作者 马骋 王川伟 张飞 柴建权 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第8期135-143,共9页
目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出... 目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出了一种基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制方法。通过分析掘进机支撑部运动学关系,得到俯仰角与支撑部液压缸的数学关系;介绍了掘进机俯仰控制液压系统工作原理,建立了液压系统及其传递函数模型;将模糊控制与神经网络相结合,形成模糊神经网络,利用模糊神经网络优化PID控制参数,再结合支撑机构数学模型和液压系统传递函数模型,建立掘进机俯仰角模糊神经网络PID控制模型,实现煤矿掘进机俯仰机构自动精确控制。该方法可使掘进机俯仰机构更加快速、准确到达预设位置,解决掘进机俯仰控制中的时变性与非线性难题。仿真结果表明:模糊神经网络PID控制算法相较于模糊PID和PID控制算法,跟踪误差分别降低了69.34%和74.49%。通过液压缸位移控制模拟煤矿掘进机在突变工况和跟随工况下的俯仰控制,结果表明:模糊神经网络PID控制算法相比模糊PID和PID控制算法,俯仰控制跟踪误差最小,对位置信号的平均响应时间分别缩短了27.22%和50.33%,动态控制性能更好。 展开更多
关键词 掘进机俯仰控制 俯仰角 模糊神经网络pid 液压系统 液压缸位移控制 支撑机构
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基于BP神经网络的六角编织机控制策略
8
作者 付睿云 周炯 吴垠舟 《毛纺科技》 北大核心 2025年第1期104-110,共7页
为提高六角编织机控制系统的抗干扰能力,研究六角编织机的编织原理,提出一种BP(Back Propagation)神经网络与PID相融的编织控制策略,设计多电动机并行同步控制的方案,借助Simulink工具搭建六角编织机控制系统的仿真模型。仿真结果表明:... 为提高六角编织机控制系统的抗干扰能力,研究六角编织机的编织原理,提出一种BP(Back Propagation)神经网络与PID相融的编织控制策略,设计多电动机并行同步控制的方案,借助Simulink工具搭建六角编织机控制系统的仿真模型。仿真结果表明:与传统PID控制相比,BP-PID控制策略峰值时间下降0.032 s,最大超调量缩减0.272%,调整时间缩短0.524 s。并在0.5 s引入干扰,BP-PID算法显出更快的响应速度、更小的超调量和更强抗干扰能力。借助实际的六角编织机,从单电动机卡顿率、单次编织卡顿率和产品合格率3个指标验证了BP-PID控制策略有效性,提高编织物产品合格率。 展开更多
关键词 六角编织机 步进旋转式 bp神经网络 pid自整定
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基于模糊神经网络的CFRP感应加热温度控制
9
作者 杨宁 付天宇 +1 位作者 赫彬 史学迁 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第6期79-86,共8页
为了提高碳纤维复合材料(CFRP)感应加热过程中温度控制的精确性和抗干扰能力,提出了一种基于模糊神经网络PID的智能控制算法。针对CFRP感应加热系统中存在的非线性、大时滞性及抗干扰能力不足等问题,通过融合模糊逻辑的鲁棒推理能力与... 为了提高碳纤维复合材料(CFRP)感应加热过程中温度控制的精确性和抗干扰能力,提出了一种基于模糊神经网络PID的智能控制算法。针对CFRP感应加热系统中存在的非线性、大时滞性及抗干扰能力不足等问题,通过融合模糊逻辑的鲁棒推理能力与神经网络的自适应学习机制,设计了动态参数自整定控制器。首先,基于电磁-热耦合理论建立了CFRP感应加热系统的传递函数模型,并通过遗传算法对实验数据进行系统辨识。其次,构建了5层模糊神经网络架构(输入层、模糊化层、模糊规则层、神经网络层、反模糊化层),利用误差反向传播机制在线优化隶属度函数参数及模糊规则权重,实现PID参数的动态调整。在MATLAB/Simulink平台上进行仿真验证,结果表明,在无扰动条件下,模糊神经网络PID控制系统的超调量仅为2.4%,较传统PID(超调量19.4%)和模糊PID(超调量13.5%)分别降低87.6%和82.2%,调节时间为570 s,且系统震荡完全消除。在抗干扰测试中,加入阶跃扰动和正弦扰动后,模糊神经网络PID的恢复时间分别为600 s和620 s。实验证明,该方法通过动态优化模糊规则库和PID参数,显著提升了系统的控制精度和抗干扰能力,为解决CFRP感应加热工艺中的温度控制难题提供了有效方案。 展开更多
关键词 碳纤维 复合材料 电磁感应加热 pid控制 模糊神经网络控制
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基于BP神经网络的Smith-Fuzzy-PID算法在阀门定位中的应用研究 被引量：2
10
作者 谢涛 周邵萍 +1 位作者 王佳硕 裴梓敬 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期770-778,共9页
为解决气动调节阀控制过程中出现的超调大、精度低等问题,本文采用BP神经网络整定出较优的PID(Proportional Integral Derivative)控制参数,对Smith预估控制器以及模糊控制器进行设计,实现了基于BP神经网络的Smith-Fuzzy-PID控制方法。... 为解决气动调节阀控制过程中出现的超调大、精度低等问题,本文采用BP神经网络整定出较优的PID(Proportional Integral Derivative)控制参数,对Smith预估控制器以及模糊控制器进行设计,实现了基于BP神经网络的Smith-Fuzzy-PID控制方法。搭建了实验平台,通过阶跃响应实验来对控制方法进行验证,验证结果表明,提出的方法调节过程无超调,调节时间仅为1.9 s,定位精度在±0.5%以内,有效提高了系统的稳定性,实现了气动调节阀的快速精准定位。 展开更多
关键词 气动调节阀 Smith预估 模糊控制 bp神经网络 pid控制
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基于模糊神经网络的氢液化氦气压力PID控制 被引量：2
11
作者 李安琪 秦可欣 +1 位作者 杨思锋 兰玉岐 《低温工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期92-98,共7页
为了解决氢液化装置氦气压力调节系统超调量大、响应速度慢、调节时间长、控制参数无法在线整定等问题,针对系统具有非线性和时变性的特点,设计了基于模糊神经网络的PID控制器以及基于双曲正切函数的改进型激活函数。仿真结果表明:相比... 为了解决氢液化装置氦气压力调节系统超调量大、响应速度慢、调节时间长、控制参数无法在线整定等问题,针对系统具有非线性和时变性的特点,设计了基于模糊神经网络的PID控制器以及基于双曲正切函数的改进型激活函数。仿真结果表明:相比传统PID控制或模糊PID控制,采用模糊神经网络PID控制的系统动态性能显著改善,使得氢液化装置的氦气压力调节更加稳定可靠。 展开更多
关键词 氦气压力调节系统 模糊神经网络 pid控制 压力控制
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永磁同步电机BP神经网络 智能PID滑模观测矢量控制算法 被引量：3
12
作者 郑瑞 张继祥 +2 位作者 董学松 刘永臻 沈洪令 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期124-131,共8页
针对永磁同步电机(PMSM)转速超调量大、转子位置检测精度低等问题,提出一种BP神经网络智能PID滑模观测器控制策略,将BP神经网络与传统PID控制相结合,利用BP神经网络实现对PID增益的在线调节,实现对永磁同步电机启动、突加负载干扰时稳... 针对永磁同步电机(PMSM)转速超调量大、转子位置检测精度低等问题,提出一种BP神经网络智能PID滑模观测器控制策略,将BP神经网络与传统PID控制相结合,利用BP神经网络实现对PID增益的在线调节,实现对永磁同步电机启动、突加负载干扰时稳定控制。采用无位置传感器控制,在永磁同步电机数学模型α-β坐标系中建立了滑模观测器结构,并且在Matlab/Simulink仿真系统中建立了仿真模型进行了仿真分析;从PID参数、电机转速等方面对BP神经网络智能PID控制的有效性进行了评估和仿真验证。通过仿真分析,采用滑模观测器检测转子实际位置与预期位置之间的误差小于7%,在0.3 s之后转子实际位置与预期位置完全重合。采用BP神经网络智能PID控制的永磁同步电机在启动时转速超调量减少了10.6%,在突加负载干扰时减少了1.4%。相比起传统PI控制,提出的BP神经网络智能PID控制能够有效提高PMSM的自适应性及抗干扰能力,并且显著减少了电机在启动及突加负载时超调量。 展开更多
关键词 永磁同步电机 bp神经网络 智能pid 滑模观测器 无位置传感器控制
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BP神经网络PID果园运输车调平系统研究 被引量：2
13
作者 戚得众 闫行行 阮晓松 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第8期186-190,共5页
针对丘陵果园坡度较大,运输果箱过程中易发生倾覆的问题,根据运输车行驶过程中不同的倾斜状态,设计出一种基于BP神经网络的PID果箱调平控制方案,通过仿真分析表明:以倾斜角下降到2°以下时为理想状态。路面扰动分别为25°、20&#... 针对丘陵果园坡度较大,运输果箱过程中易发生倾覆的问题,根据运输车行驶过程中不同的倾斜状态,设计出一种基于BP神经网络的PID果箱调平控制方案,通过仿真分析表明:以倾斜角下降到2°以下时为理想状态。路面扰动分别为25°、20°、15°时,BP神经网络PID达到理想状态耗时分别为3.3s、2.8s、2.4s。与传统PID控制算法相比,该控制方案达到理想状态时其效率分别提升13.1%、22.2%、31.4%。峰值分别优化19.43%、14.68%、20.42%。通过试验结果表明:在20°坡面上,达到稳态时误差为1.1°,耗时5.5s;在25°坡面上,达到稳态时误差为1.8°,耗时6.4s。仿真与试验结果说明本文提出的基于BP神经网络的PID果箱调平控制方法具有良好的控制效果和稳定性。对实际生产过程具有指导意义。 展开更多
关键词 丘陵果园 履带式运输车 bp神经网络 pid 果箱调平 倾斜角
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基于模糊RBF神经网络PID的AUV姿态控制研究 被引量：2
14
作者 牛亮 党晓圆 +1 位作者 冯元 崔卫星 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期11-14,共4页
针对自主水下航行器(AUV)高精度、强鲁棒性的运动姿态控制需求,提出了一种径向基函数(RBF)神经网络结合模糊PID控制的水下机器人运动控制器;采用RBF神经网络对模糊PID控制器参数进行优化,有效解决了模糊PID控制过度依赖经验,难以应对水... 针对自主水下航行器(AUV)高精度、强鲁棒性的运动姿态控制需求,提出了一种径向基函数(RBF)神经网络结合模糊PID控制的水下机器人运动控制器;采用RBF神经网络对模糊PID控制器参数进行优化,有效解决了模糊PID控制过度依赖经验,难以应对水下复杂工况的问题。仿真结果表明:模糊RBF神经网络PID控制器在AUV姿态调节中表现出较传统模糊PID控制器更好的响应速度和抗干扰能力,有效改善了AUV姿态控制性能;经实际应用验证,控制器在复杂工况下可以快速收敛至期望姿态并维持稳定。 展开更多
关键词 自主水下航行器 运动控制 径向基函数神经网络 模糊pid 运动控制器
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基于BP神经网络与模糊控制的小麦灌溉系统
15
作者 马世骄 吴文涛 +4 位作者 柴向俐 谢青山 周永 杨庭瑞 赵经华 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期1541-1550,共10页
为了提高农业用水的利用效率,实现新疆灌区精准灌溉,在新疆阿勒泰地区福海县阔克阿尕什乡浑沃尔海,根据春小麦的生长环境和各生育时期需水量,设计了基于BP神经网络与模糊控制的小麦灌溉系统。该系统通过田间微型气象站监测、麦田传输数... 为了提高农业用水的利用效率,实现新疆灌区精准灌溉,在新疆阿勒泰地区福海县阔克阿尕什乡浑沃尔海,根据春小麦的生长环境和各生育时期需水量,设计了基于BP神经网络与模糊控制的小麦灌溉系统。该系统通过田间微型气象站监测、麦田传输数据,利用BP神经网络预测出小麦需水量;以需水量和土壤实际湿度的差值和差值变化率作为模糊系统的输入量,灌溉时间作为输出量。将2017年人工灌溉数据与灌溉控制系统相结合利用PYTHON做对比试验,检验灌溉系统优化的效果。结果表明,BP神经网络对春小麦需水量的预测效果较好,验证集决定系数R^(2)为0.854,相对分析误差RPD为2.014,预测结果满足春小麦实际需水标准。模糊控制系统相比于传统控制系统不会出现较大的超调量,有更好的稳定性。BP神经网络与模糊控制灌溉系统比人工灌溉节水约23.9%,说明该灌溉系统能够提高水资源的利用率,对实现精细化农业有着重要的参考意义。 展开更多
关键词 节水优化 模糊控制 bp神经网络 仿真 灌溉系统
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基于BP神经网络PID的中子发生器离子源阳极电流控制研究 被引量：1
16
作者 方宁 董翔 +1 位作者 梁参军 郝丽娟 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2024年第1期94-100,共7页
本文将BP神经网络算法与PID控制结合,优化了中子发生器控制离子源阳极电流PID调节过程,实现了控制器自适应整定,提升了控制效果。基于离子源阳极电流控制模型改进了PID算法,通过MATLAB/Simulink软件对两种算法进行仿真并对比分析。通过L... 本文将BP神经网络算法与PID控制结合,优化了中子发生器控制离子源阳极电流PID调节过程,实现了控制器自适应整定,提升了控制效果。基于离子源阳极电流控制模型改进了PID算法,通过MATLAB/Simulink软件对两种算法进行仿真并对比分析。通过LabVIEW控制并采集离子源阳极电流值,使用改进后的BP神经网络PID算法控制程序进行实验。经实验表明,BP神经网络PID对离子源阳极电流控制能够实现参数的自适应整定,相比传统PID控制器超调量更小、响应速度更快,提高了中子发生器的控制稳定性。 展开更多
关键词 中子发生器 离子源 bp神经网络 pid控制器
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BP神经网络模糊PID控制器在DMF生产中的应用 被引量：4
17
作者 王华强 杨玉清 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期649-652,共4页
文章基于DMF在工业生产中的重要作用,对于其回收工艺中的精馏塔温度的控制,提出了BP神经网络模糊PID控制器的方案,并用遗传模拟退火算法对其进行优化。通过与传统PID控制器和模糊PID控制器的仿真结果比较可知,该方案更为实时有效,更加... 文章基于DMF在工业生产中的重要作用,对于其回收工艺中的精馏塔温度的控制,提出了BP神经网络模糊PID控制器的方案,并用遗传模拟退火算法对其进行优化。通过与传统PID控制器和模糊PID控制器的仿真结果比较可知,该方案更为实时有效,更加适用于工业生产。 展开更多
关键词 DMF溶剂 温度控制 bp神经网络模糊pid 仿真 智能控制
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采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器 被引量：8
18
作者 葛锁良 方唐利 岳胜 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期679-682,704,共5页
文章在传统PID控制器的基础上,结合模糊控制和神经网络控制理论设计出自适应模糊神经网络PID控制器,并将免疫反馈机制应用到BP学习算法中,通过自适应调整学习速率,改善算法的收敛性;通过Matlab仿真验证了引入免疫反馈机制的BP算法的优... 文章在传统PID控制器的基础上,结合模糊控制和神经网络控制理论设计出自适应模糊神经网络PID控制器,并将免疫反馈机制应用到BP学习算法中,通过自适应调整学习速率,改善算法的收敛性;通过Matlab仿真验证了引入免疫反馈机制的BP算法的优越性。仿真及实际应用结果表明,采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器响应速度快,控制输出稳定,抗干扰能力强,鲁棒性好,较模糊PID和传统PID控制器具有更好的动、静态特性。 展开更多
关键词 模糊神经网络pid控制器 免疫反馈机制 bp学习算法
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基于BP神经网络的温度模糊PID控制器设计 被引量：7
19
作者 张咏军 王航宇 《现代电子技术》 2008年第7期133-135,共3页
根据BP神经网络对温度控制的要求设计出一种模糊PID控制器,采用误差和误差变化率作为模糊PID控制器的输入,PID参数作为模糊PID控制器的输出,使用一组模糊规则实现对PID参数的在线优化调节。采用Simulink图形化工具平台对模糊PID控制器... 根据BP神经网络对温度控制的要求设计出一种模糊PID控制器,采用误差和误差变化率作为模糊PID控制器的输入,PID参数作为模糊PID控制器的输出,使用一组模糊规则实现对PID参数的在线优化调节。采用Simulink图形化工具平台对模糊PID控制器和传统的PID控制器进行建模和仿真,结果表明和传统PID控制器相比,模糊PID控制器性能优良,使系统响应速度加快,超调减小。 展开更多
关键词 bp神经网络 模糊控制 模糊pid控制 隶属函数
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流化床锅炉燃烧系统模糊-BP神经网络PID解耦控制 被引量：3
20
作者 王万召 蒋建飞 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2009年第4期97-99,共3页
燃烧控制是循环流化床锅炉控制系统的重要环节。料床温度和主汽压力是循环流化床锅炉燃烧控制系统中的两个重要参数,维持正常的床温和主汽压力是循环流化床锅炉稳定、经济运行的关键。针对床温和主汽压力耦和强烈以及动态特性随运行工... 燃烧控制是循环流化床锅炉控制系统的重要环节。料床温度和主汽压力是循环流化床锅炉燃烧控制系统中的两个重要参数,维持正常的床温和主汽压力是循环流化床锅炉稳定、经济运行的关键。针对床温和主汽压力耦和强烈以及动态特性随运行工况变化的特点,提出了一种模糊-BP神经网络自适应PID控制器,用于燃烧控制,它融合了神经网络和模糊控制的优点,采用最速下降法在线整定PID控制参数,实现对耦合强烈的流化床锅炉床温、主汽压力对象的解耦控制。仿真研究表明:该方案解耦效果良好,并且有效克服了流化床燃烧对象的大滞后和非线性,获得了良好的控制品质。 展开更多
关键词 燃烧系统 pid控制器 模糊控制 bp神经网络 解耦控制
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