基于神经元智能PID控制器的研究

用神经元的自学习功能构成了智能ＰＩＤ控制器。该控制器将神经网络和ＰＩＤ控制规律融为一体，既具有常规ＰＩＤ控制器结构简单、参数物理意义明确的优点，又具有神经网络自学习、自适应的能力。     

一种神经网络自适应PID控制器

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。     

基于RBF神经网络的控制系统PID调节器的设计

为了改善传统PID控制器的控制效果,采用RBF神经网络对控制系统PID参数进行自整定。分析了RBF神经网络PID整定原理,给出了相应的实例,并对该系统进行了仿真分析。仿真结果表明,采用RBF神经网络整定的PID控制器快速性好,自适应力强,具有良好的控制品质。     

基于单神经元智能PID控制的柴油机数字式电子调速系统

提出一种以经典ＰＩＤ为基础，用单神经元加以实现的智能ＰＩＤ控制算法，该算法既保留了神经网络控制的优点，又简单易行，将其应用于柴油数字式电子调速系统仿真结果表明，该控制算法不仅动态性能优良，而且具有较好的适应性和鲁棒性，为研究柴油机数字式电子调速系统的智能控制提供了一条新途径。     

基于变结构控制的气动伺服系统控制器的研究

综合考虑脉宽调制式气动恰服系统的性能要求，控制器的简单性和单片机实现的可能性等因素，提出了一种结构控制方法，即依据偏差的大小，分别采用Ｂａｎｇ－Ｒａｎｇ控制，非线性ＰＩＤ控制和非线性微分反馈控制，该方法可由单片机实现。     

分布式容错自适应控制器的研制

针对自适应控制中增长最快的自整定ＰＩＤ控制器，介绍一种分布式容错自容错，自适应控制器及其软件的设计思想，本文以实时多任务操作系统，状态顺序编码监控程序设计。定义数据的数字显示，数据缓冲等技术为基础，采用层次结构，并行处理的设计方法，使控制器的软件系统结构清晰复用程度高，可靠性强。本控制器整体性能已在模拟仿真中得到验证。     

离散滑模控制系统参数优化设计

提出了用于快速定位系统中的离散滑模控制器的结构和参优化设计方法。研究了该控制发被控对象和摄动时的鲁棒性。其结果表明，在动态品质方面它明显地优于传统的ＰＩＤ控制器。     

参数自整定PID—Fuzzy控制器的研究

文中叙述了ＰＩＤ控制、模糊控制各自的特点及不足，由此设计了ＰＩＤ—Ｆｕｚｚｙ控制器，并进行了仿真研究与 ＰＩＤ控制器比较．ＰＩＤ—ｆｕｚｚｙ控制器鲁棒性大为提高，超调量减少，较好的解决了快速性与小超调之间的矛盾。     

一种新的CMAC自学习控制器

本文通过分析ＣＭＡＣ神经网络的学习机制和连续搅拌反应釜的结构,提出了一种自动选择学习率的ＣＭＡＣ自学习控制方法。给出了自学习控制器的结构和算法。并以连续搅拌反应釜模型为对象进行了仿真研究。这种网络每次学习少量参数,算法简单。仿真结果表明所提出的控制器优于传统的ＰＩＤ控制器。     

主机缸套冷却水温度的变频节能控制

提出了主机缸套冷却水温度自动控制系统的设计方法，采用自寻优控制方法，简化轮机员整定常规ＰＩＤ控制参数的难点；采用变频调节海水泵泵量来调节冷却水水温，节约能源。     

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无论是经典还是现代控制理论,大多是建立在线性系统基础上,目前对非线性系统还没有比较成熟的理论.常规PID控制在对象变化时,控制器的参数不能自动修改适应.将模糊控制与PID控制相结合,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,设计了一种模糊自适应PID控制器.在分析汽车模型的基础上,采用PID控制、模糊自适应PID控制两种方法,联合Simulink软件分别对汽车的防抱死制动系统（ABS）进行刹车运动仿真研究,极大地提高了模糊控制方法和PID控制算法的应用性能.结果表明,模糊自适应PID控制方法可以达到更好的制动效果,提高了系统的动态性能和安全性能.     

基于模糊变步长神经网络的自适应PID控制

本文针对具有非线性和不确定性的控制对象，提出了一种基于前向神经网络的自适应PID控制系统算法。并根据其特点，提出学习步长模糊校正的方案.这种控制系统综合了神经网络、模糊决策和PID控制的优点，易于实现，仿真结果表明该控制系统对非线性被控对象具有比较好的控制效果。     

基于路面识别的主动馈能悬架多目标控制与优化

针对主动悬架减振性能和馈能特性在不同等级路面适应性较差的问题,建立了非线性电磁主动悬架模型; 考虑车辆在行驶过程中悬架簧上质量存在不确定性,提出了一种主动悬架自适应滑模控制器; 基于不同路面下悬架动力学响应数据,采用自适应模糊神经网络算法识别路面等级,确定控制器目标系数,实现了主动悬架安全性和舒适性之间的协调; 研究了电磁主动悬架馈能特性及其切换控制策略,在此基础上,考虑电磁主动悬架安全性、舒适性和节能性的矛盾关系,采用多目标粒子群优化(MOPSO),以悬架动力学性能和馈能特性为设计目标综合优化控制器和悬架结构参数,并通过模糊集理论对多目标优化后的Pareto解集进行最优解选取。研究结果表明:模糊神经网络对不同等级路面下非线性电磁主动悬架的最大识别误差能够控制在10%以内,满足识别准确性要求; 在C级路面条件下,优化后的主动悬架与传统被动悬架相比,簧上质量振动加速度减小了35.3%,轮胎动行程增大了7.7%,但可以控制在10%的安全范围内; 与原主动悬架相比,优化后悬架簧上质量振动加速度减小了10.5%,馈能效率增大了1.7%,优化后自适应滑模控制器能够更好地协调悬架馈能特性和减振特性; 建立的非线性电磁主动悬架模型可实现不同路面等级下悬架系统安全性、舒适性和节能性的综合最优。      

基于BP算法的中密度纤维板热压机压力控制研究

在中密度纤维板生产过程中,针对热压压力控制存在的大惯性、纯滞后和非线性问题,提出具体的解决方法.建立中密度纤维板热压机压力模型,运用基于BP(back propagation)神经网络的经典增量式PID控制方式,实现对热压过程的优化控制.通过仿真实验和结果分析得出:BP神经网络优化控制具有稳定性好、超调量少、震荡现象少等优势特点,改善了被控过程的动态性能和稳态性能,在提高系统抗干扰性能及参数时变的鲁棒性等方面优越于常规PID调节器     

船舶主机缸套冷却水温度灰色预测模糊PID控制

针对船舶主机缸套冷却水温度控制系统的大惯性、纯滞后和时变性特点,提出了将等维新息灰色预测控制与模糊自调节PID控制相结合的新型控制策略,这种控制器可根据系统预测误差和变化率自动调整控制器参数,使控制器对系统响应具有适应性.仿真结果表明:灰色预测模糊PID控制比常规的PID控制与模糊PID控制有更多的优越性,自适应能力强...     

基于神经网络PID的连挤连轧速度控制系统

根据连挤连轧速度控制的特点,将改进BP神经网络与PID控制算法相结合,采用西门子S7-200型PLC实现连挤连轧机的变频调速控制.通过与传统PID和BP神经网络PID算法比较,改进BP神经网络PID控制器具有较短的动态响应时间和良好的跟随性,表明该方法在连挤连轧速度控制中有良好的应用价值.     

基于递归神经网络的预测模糊控制

为提高控制信息与实时状态的适应性，改善模糊控制品质，用传统模糊控制策略，根据当前时刻误差和预测误差变化值，预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差,用递归神经网络预报系统未来输出值的功能，采用双系统交替控制模式．系统中包含1个模糊控制器和1个递归神经网络，一个工作，另一个学习，使控制系统具有自适应性．仿真结果表明，与常规模糊控制相比，预测模糊控制使超调减小，调节时间缩短．     

道路模拟系统的神经网络自适应控制及其仿真

道路模拟试验是在试验室内再现汽车的主要部件甚至整车在道路上行驶的运行工况,从而研究车辆对道路不平度激励的响应,达到缩短产品的开发周期以及降低开发成本的目的,是加速新车型开发、提高产品质量的有效手段.文中将神经网络与常规的PID控制相结合,设计出一套神经网络自适应系统.并对C级路面不平度进行仿真再现.仿真结果表明,该控制器比常规PID控制器具有更高的控制精度和更好的动态性能,在道路模拟仿真试验中可以达到非常满意的效果.     

基于反馈线性化的船舶航向保持模糊自适应控制

针对诺宾（Norbin）非线性船舶模型,基于反馈线性化方法和由径向基函数（RBF）神经网络构建的模糊系统的逼近能力,提出了基于反馈线性化的船舶航向保持模糊自适应控制算法。运用泰勒级数展开的线性化技术,使模糊系统的所有参数均可实时调节,引入了鲁棒控制消除模糊逼近系统带来的误差,在李雅普诺夫稳定性理论的基础上导出了自适应控制率。该算法可以确保闭环系统渐近稳定,使系统的模型跟踪误差为0,优于传统的PID控制策略,具有良好的自适应能力。