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采用改进BP-PID控制的机器人避障仿真研究 被引量:6
1
作者 吴静松 耿振铎 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第4期437-441,共5页
针对移动机器人避障过程中行驶路径长、寻路速度慢等问题,提出了一种改进反向传播-比例-积分-微分(BP-PID)控制器,并对移动机器人避障效果进行仿真验证。利用移动机器人在二维坐标系的避障简图,得出了移动机器人运动方程式。引用比例-积... 针对移动机器人避障过程中行驶路径长、寻路速度慢等问题,提出了一种改进反向传播-比例-积分-微分(BP-PID)控制器,并对移动机器人避障效果进行仿真验证。利用移动机器人在二维坐标系的避障简图,得出了移动机器人运动方程式。引用比例-积分-微分(PID)控制器和3层BP神经网络结构,利用BP神经网络的学习能力调整PID控制器参数。引用粒子群算法进行改进,通过改进粒子群算法在线优化BP-PID控制器,确保移动机器人BP-PID控制器收敛于全局最优值,从而使移动机器人避障效果更好。在不同环境中,采用Matlab软件对移动机器人避障效果进行仿真,比较改进前和改进后的移动机器人避障效果。结果显示:在不同环境中,改进前和改进后的BP-PID控制器均能使移动机器人安全地躲避障碍物;但是采用改进的粒子群算法优化BP-PID控制器,可以使移动机器人运动路径更短,迭代次数更少,搜索时间更短。采用改进BP-PID控制器,能够提高移动机器人避障过程中寻路速度,缩短行驶路径,效果更好。 展开更多
关键词 移动机器人 BP神经网络 pid控制器 改进粒子群算法 避障 仿真
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A novel PID controller tuning method based on optimization technique 被引量:5
2
作者 梁昔明 李山春 HASSAN A B 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2010年第5期1036-1042,共7页
An approach for parameter estimation of proportional-integral-derivative(PID) control system using a new nonlinear programming(NLP) algorithm was proposed.SQP/IIPM algorithm is a sequential quadratic programming(SQP) ... An approach for parameter estimation of proportional-integral-derivative(PID) control system using a new nonlinear programming(NLP) algorithm was proposed.SQP/IIPM algorithm is a sequential quadratic programming(SQP) based algorithm that derives its search directions by solving quadratic programming(QP) subproblems via an infeasible interior point method(IIPM) and evaluates step length adaptively via a simple line search and/or a quadratic search algorithm depending on the termination of the IIPM solver.The task of tuning PI/PID parameters for the first-and second-order systems was modeled as constrained NLP problem. SQP/IIPM algorithm was applied to determining the optimum parameters for the PI/PID control systems.To assess the performance of the proposed method,a Matlab simulation of PID controller tuning was conducted to compare the proposed SQP/IIPM algorithm with the gain and phase margin(GPM) method and Ziegler-Nichols(ZN) method.The results reveal that,for both step and impulse response tests,the PI/PID controller using SQP/IIPM optimization algorithm consistently reduce rise time,settling-time and remarkably lower overshoot compared to GPM and ZN methods,and the proposed method improves the robustness and effectiveness of numerical optimization of PID control systems. 展开更多
关键词 pid controller optimization infeasible interior point method sequential quadratic programming simulation
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基于线性二次型的单神经元PID最优控制器设计及仿真 被引量:8
3
作者 任雯 闻霞 王维庆 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第5期123-124,154,共3页
讨论了线性二次型最优控制理论在神经网络PID控制系统中的应用。将二次型性能指标引入单神经元PID控制器中,设计出单神经元自适应PID最优控制器,从而实现了PID参数在线自适应寻优。给出了完整的设计过程和学习算法,分析了其稳定性。最后... 讨论了线性二次型最优控制理论在神经网络PID控制系统中的应用。将二次型性能指标引入单神经元PID控制器中,设计出单神经元自适应PID最优控制器,从而实现了PID参数在线自适应寻优。给出了完整的设计过程和学习算法,分析了其稳定性。最后,运用MATLAB仿真实现证明了该方法的可行性、有效性,并得到了较为理想的控制效果。 展开更多
关键词 神经网络pid 最优控制 二次型性能指标 仿真
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基于改进粒子群算法的模糊神经网络PID控制器设计 被引量:27
4
作者 王彦 邓勇 王超 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第5期761-764,共4页
针对模糊神经网络PID控制器中参数初始值的设置对控制器性能影响大的问题,提出一种改进的PSO算法优化模糊神经网络PID控制器参数的设计方法。该方法采用实数编码的方式对控制器参数进行优化,并以ITAT指标作为改进的PS0优化算法的适应度... 针对模糊神经网络PID控制器中参数初始值的设置对控制器性能影响大的问题,提出一种改进的PSO算法优化模糊神经网络PID控制器参数的设计方法。该方法采用实数编码的方式对控制器参数进行优化,并以ITAT指标作为改进的PS0优化算法的适应度函数。实验仿真表明:经过改进的PSO算法优化的模糊神经网络PID控制器具有良好的动静态性能,响应速度更快,超调量更小,控制精度更高。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 pid控制器 模糊神经网络 控制器参数优化 ITAT指标
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基于蚁群算法的PID参数优化 被引量:9
5
作者 汤伟 冯晓会 +2 位作者 孙振宇 袁志敏 宋梦 《陕西科技大学学报(自然科学版)》 2017年第2期147-153,共7页
针对常规整定方法下的PID控制器参数整定一般离不开人工经验调整,且难以得到最佳参数的缺点,提出一种基于蚁群算法的PID参数整定方法,利用Ziegler-Nichol法确定参数的搜索范围,在二次型性能指标下对PID控制器的参数进行优化,通过与Ziegl... 针对常规整定方法下的PID控制器参数整定一般离不开人工经验调整,且难以得到最佳参数的缺点,提出一种基于蚁群算法的PID参数整定方法,利用Ziegler-Nichol法确定参数的搜索范围,在二次型性能指标下对PID控制器的参数进行优化,通过与Ziegler-Nichol法、单纯形法的控制效果进行对比,可以得出该整定方法得到的控制系统具有更强的抗干扰能力和鲁棒性.文中还研究了二次型性能指标可调参数对优化结果的影响,MATLAB仿真结果表明,在二次型性能指标下控制效果更好. 展开更多
关键词 蚁群算法 二次型性能指标 pid控制器 参数优化
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静变电源的优化模糊神经网络PID控制研究 被引量:1
6
作者 牛江川 樊波 +1 位作者 程培源 何永全 《机械设计与制造》 北大核心 2012年第11期46-48,共3页
为提高静变电源输出电压的质量,采用了优化模糊神经网络PID控制器代替模糊PID控制,所采用的优化模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点,使推理速度加快,并通过在系统运行时神经网络不断地增加和完善模糊控制规则,单神经... 为提高静变电源输出电压的质量,采用了优化模糊神经网络PID控制器代替模糊PID控制,所采用的优化模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点,使推理速度加快,并通过在系统运行时神经网络不断地增加和完善模糊控制规则,单神经元通过自学习调整控制因子,提高了系统控制的精度。将该方法和PID稳态控制性能的优势相结合,实时地对系统控制量进行调整。在MATLAB/SIMULINK环境下,对于优化模糊神经网路PID和模糊PID在静变电源控制中的应用分别进行了仿真。仿真分析结果表明,经过BP神经网络和单神经元网络学习后,控制器具有良好的控制性能和自适应能力,很好地满足了系统的鲁棒性、快速性的要求。 展开更多
关键词 静变电源 优化模糊神经网络 单神经元 pid控制 仿真
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基于改进型模糊神经网络PID阀位控制研究 被引量:16
7
作者 朱敏 赵聪聪 臧昭宇 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第1期125-131,共7页
针对调节阀控制系统在实际生产中存在的大滞后、非线性等问题,提出一种改进粒子群算法优化的模糊神经网络比例积分微分(PID)控制模型用于阀位控制,该模型利用模糊神经网络的自学习能力,实现对PID控制参数的实时在线整定,并且通过将改进... 针对调节阀控制系统在实际生产中存在的大滞后、非线性等问题,提出一种改进粒子群算法优化的模糊神经网络比例积分微分(PID)控制模型用于阀位控制,该模型利用模糊神经网络的自学习能力,实现对PID控制参数的实时在线整定,并且通过将改进粒子群算法与BP算法相结合的方式,实现对模糊神经网络参数的粗调和细调,克服了模糊神经网络收敛缓慢、易陷入局部最优的缺点;最后,利用MATLAB和AMESim软件进行联合仿真,仿真结果表明,该模型相比于其他两种算法在调节时间、超调量等性能方面都有很大的提升,并且表现出更强的鲁棒性和抗扰动能力,能够使阀位控制更加稳定可靠。 展开更多
关键词 调节阀 改进粒子群 模糊神经网络 比例积分微分 BP算法 AMESIM 联合仿真
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基于二次型优化空调PID-DDC系统控制器参数 被引量:7
8
作者 陈之启 《控制工程》 CSCD 2005年第2期112-115,共4页
讨论了整定PID控制系统控制器的优化参数问题。用泰勒级数展开特征方程,按线性系统从分析空调控制系统的稳定性入手,应用二次型性能指标解控制器参数最佳问题,并通过加权优化方法,导出整定计算公式。根据空调控制系统的实测数椐,计算出... 讨论了整定PID控制系统控制器的优化参数问题。用泰勒级数展开特征方程,按线性系统从分析空调控制系统的稳定性入手,应用二次型性能指标解控制器参数最佳问题,并通过加权优化方法,导出整定计算公式。根据空调控制系统的实测数椐,计算出保证系统稳定性的参数范围并整定优化PID参数。用单位阶跃响应曲线法求出控制系统的控制品质指标、最大百分超调量和调整时间。比较在相同优化PD参数和按不同加权因子整定优化积分时间的控制品质指标并进行脉冲扰动分析。 展开更多
关键词 参数整定 控制系统 稳定性 二次型性能指标 控制品质指标 pid-DDC系统 控制器
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基于PSO-BP优化PID模型的水肥控制系统研究 被引量:11
9
作者 宋卓研 徐晓辉 +2 位作者 宋涛 崔迎港 司玉龙 《中国农机化学报》 北大核心 2021年第9期83-89,共7页
针对传统灌溉施肥方式无法切实满足作物生长需求和水肥资源浪费严重的问题,设计一种基于PSO和BP神经网络优化PID模型的水肥控制系统。系统通过结合作物种植环境水肥浓度信息,利用PSO和BP神经网络算法优化PID控制参数,以解决水肥施灌过... 针对传统灌溉施肥方式无法切实满足作物生长需求和水肥资源浪费严重的问题,设计一种基于PSO和BP神经网络优化PID模型的水肥控制系统。系统通过结合作物种植环境水肥浓度信息,利用PSO和BP神经网络算法优化PID控制参数,以解决水肥施灌过程中系统的非线性、时变性和滞后性等问题。综合MATLAB/simulink仿真试验结果可知,利用PSO和BP神经网络优化的PID控制模型较传统PID控制模型系统响应速度提高9.33%,调节时间缩短72.24%,超调量仅为PID控制的11.78%,优化效果较好。系统试验结果表明,施灌过程中系统控制稳定,在一定程度上达到水肥浓度精准控制的效果,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 水肥控制 pid控制 PSO优化 BP神经网络 MATLAB仿真
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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:4
10
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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神经网络在鲁棒镇定控制器设计中的应用 被引量:2
11
作者 李艳辉 王常虹 高会军 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第8期901-904,976,共5页
采用神经网络法求解最优的鲁棒控制器,解决了不确定参数线性离散系统的在线优化控制问题,保证了系统具有良好的动、静态性能.从一个保证系统稳定的引理出发,通过二次规划确定鲁棒镇定控制器的形式,采用神经网络计算控制器参数,该网络具... 采用神经网络法求解最优的鲁棒控制器,解决了不确定参数线性离散系统的在线优化控制问题,保证了系统具有良好的动、静态性能.从一个保证系统稳定的引理出发,通过二次规划确定鲁棒镇定控制器的形式,采用神经网络计算控制器参数,该网络具有全局收敛性,不用训练数据,易于用电子线路实现,且满足实时控制的需要.并进行了仿真验证. 展开更多
关键词 神经网络 鲁棒镇定控制器 应用 线性离散系统 在线优化控制 全局收敛性 二次规划 电路
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最优解耦综合控制及其在除氧器控制中的应用
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作者 谢克明 党丽萍 《太原工业大学学报》 1989年第1期79-85,共7页
本文基于W.A.Wolovich的最优解耦思想,提出了多变量离散系统的最优解耦综合控制规律,为计算机控制系统的解耦并且最优设计提供了理论依据。研制了用于多变量连续系统和离散系统的最优解耦综合控制的计算机辅助设计应用软件包,并成功地... 本文基于W.A.Wolovich的最优解耦思想,提出了多变量离散系统的最优解耦综合控制规律,为计算机控制系统的解耦并且最优设计提供了理论依据。研制了用于多变量连续系统和离散系统的最优解耦综合控制的计算机辅助设计应用软件包,并成功地将其应用于火电厂除氧器群的解耦控制设计。 展开更多
关键词 解耦 综合控制 除氧器 控制设备
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