共查询到20条相似文献，搜索用时 296 毫秒
1.
在石英炉温度模型基础上,将模糊控制与PID控制结合,通过模糊自整定PID控制参数实现了石英炉温度控制系统的设计,并应用Matlab软件在Simulink环境下对石英炉温度控制进行仿真,结果表明：模糊自整定PID控制与常规PID控制相比具有较好的动态性和稳态性. 相似文献
2.
目前电阻炉温度控制的主要问题是:由于电阻炉是一个特性参数随炉温变化而变化的被控对象,常规PID控制方法难以满足工艺温度在大范围变化时的控制要求,需要温控系统中PID参数随炉温变化而变化,否则被控温度会在一定范围内振荡. 相似文献
3.
基于改进型BP神经网络PID控制器的温室温度控制技术 总被引：1，自引：0，他引：1
《实验室研究与探索》2015,(1):9-13
针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,提出一种基于改进型BP神经网络PID控制器(BP-PSO-PID)的温室温度控制技术。该控制器由经典PID控制器及神经网络构成,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,使系统输出最优控制下的PID控制器参数Ki,Kp,Kd,并利用粒子群算法作为其中神经网络的学习算法,实现了对神经网络的改进,有效克服了传统BP算法的收敛速度慢、存在局部极小值等问题。仿真实验表明:相对常规PID以及BP-PID,该BP-PSOPID控制器大大改善控制过程的响应速度、调节时间、超调量、误差等性能,且在加入干扰的情况下,该控制器的调节时间最短,波动最小,表现出更强的抗扰能力及适应性,从而大大提高温度控制过程的稳定性、精确性与鲁棒性。 相似文献
4.
高真空磁控溅射镀膜机的温度控制在镀膜过程中起着十分重要的作用,温度控制的好坏直接影响到成膜质量.本文研究了专家PID算法的原理和实现方法,并将其应用到温度控制系统中;就常规PTD算法和专家PID算法在温度控制上的应用开展了仿真比较;设计和实现了基于专家PID算法的高真空磁控溅射镀膜机温度控制系统.事实表明,基于专家PID算法的温控系统可以对镀膜室温度实现很好的控制. 相似文献
5.
6.
以管式电阻炉为控制对象对温度控制进行研究。管式电阻炉温度控制具有非线性、大滞后、大惯性、不确定性等特点,难以对其建立精确的数学模型,常规PID算法难以取得良好的控制效果。因此,设计一个控制精度高、运行稳定的电阻炉温度测量控制系统具有一定的应用价值。本系统以ADAM-5000系列模块为硬件核心元件,采用模糊自整定PID参数控制算法,设计一种新型的温度测控实验系统,使其具有系统结构简单、控制算法先进、系统性能优良等优点。阐述了温控系统的硬件设计、软件设计和控制算法设计。 相似文献
7.
张永平 《中国校外教育(理论)》2009,(11)
本文论述了在恶劣环境下电子秤配料系统可采用的一种控制算法,BP神经网络PID控制器,设计出了控制器构成的神经元、激活函数与神经元权系数的算法.该控制器通过神经网络所具有的自组织、自学习、自适应的能力,将人工计算与传统PID控制相结合,互相补充,共同提高了控制质量,经Matlab仿真,效果良好. 相似文献
8.
为了提高学生对所学专业知识综合运用能力,培养学生动手实践的能力,研制了电阻炉温度控制实验台.通过该实验台学生可以应用已学知识,独立完成温度过程控制系统的实时控制软件设计、进行多种控制算法设计调试、修改控制参数、实现对被控对象的实时温度控制试验.采用该实验台可以尝试用多种新控制算法对实际被控对象进行控制,以通过控制效果检验控制算法的优点与不足.该套系统设计完成后,已经有5届学生使用实验台完成了温度过程控制系统的基本控制算法PID的课程设计,5位学生采用该实验台完成了毕业设计,3位硕士研究生完成了论文研究工作.介绍了实验台的原理、控制系统的构成,描述了模糊控制算法在该实验台上进行炉温控制的研究结果. 相似文献
9.
将神经网络和PID控制相结合,提出了一种神经网络整定的PID控制策略,并将其应用于交流伺服系统的控制.利用一个两层神经网络在线自适应调整PID控制器的参数;从而使系统的静态和动态性能指标较为理想.径向基函数神经网络用来辨识交流伺服系统的Jacobian信息,用正交最小二乘算法得到径向基函数神经网络的结构;然后用BP算法对该网络的权值进行训练使它逼近给定的函数.实验结果表明,这种系统具有响应速度快、稳态精度高和鲁棒性强等特点. 相似文献
10.
《常熟理工学院学报》2017,(4)
永磁同步电机交流伺服系统为复杂的强耦合、时变、非线性系统,传统PID控制难以实现伺服系统高精度控制性能要求.在传统PID控制基础上,对永磁同步电机转速引入模糊神经网络控制,设计一种基于鸡群算法优化的模糊神经网络PID速度控制器.仿真分析与试验结果表明,应用模糊神经网络PID速度控制的永磁同步电机矢量系统,转速响应快、超调小、控制精度高、抑制扰动能力强、鲁棒性好,取得了良好的控制效果. 相似文献
11.
为改善传统PID的控制缺陷,提出了BP神经网络PID控制算法应用于高炉TRT顶压控制系统中的设计构想,并针对影响高炉炉顶压力稳定的两个重要参数,运用Matlab软件进行仿真,结果表明,该优化控制算法对高炉顶压控制系统的控制效果明显优于传统PID。 相似文献
12.
环境可靠性试验箱内的温湿度具有高耦合度、强非线性、大时滞的特点,传统的PID控制方式存在调节时间过长、控制的稳定性较差、鲁棒性不好等问题。文章根据箱内温度和湿度变化的特点,提出用积分分离PID控制和单神经网络相结合的控制算法来控制温湿度,并对控制算法进行了仿真实验。仿真结果表明,该算法提高了系统的控制精度和响应速度,同时具有较强的抗干扰能力。 相似文献
13.
为使X型四旋翼无人机系统能够在受到扰动时快速调整状态以适应环境变化,对X型四旋翼无人机进行区别于传统的受力分析,建立动力学数学模型,采用RBF神经网络和PID联合控制方法,依靠神经网络自学习和非线性映射特征实现系统控制参数的动态整定。以MATLAB/Simulink为实验平台,对RBF神经网络PID控制系统和单纯PID控制系统分别进行仿真。实验结果表明,RBF神经网络PID控制比传统的PID控制调整时间更短、控制效果更好,增强了系统自适应性。 相似文献
14.
曹开斌 《连云港职业技术学院学报》2007,20(1):13-15
传统PID的算法模型对于复杂的过程和非线性系统难于建立准确的数据模型,甚至在控制过程中出现不稳定现象.为解决此类问题,按PID控制方式选择神经元学习控制所需的状态变量,将自适应神经元与ID控制算法结合起来,较好地解决了交流变频调速系统负载扰动、时滞现象及非线性控制的问题.通过仿真实验比较传统PID和NN PID算法,说明NN PID具有较好的鲁棒性. 相似文献
15.
传统PID控制难以在非线性、迟延、时变和具有扰动特质的超临界主汽温度控制系统中达到满意的控制效果.因此,提出了一种采用多步预测、滚动优化和反馈校正的神经网络预测控制系统.以某超临界电厂主汽温度为研究对象,MATLAB仿真结果表明：不同的工况建立的主汽温度神经网络动态模型,能够很好地预测对象的动态特性,取得了优于传统PID的控制效果. 相似文献
16.
钢厂加热炉是一个复杂的受控对象,存在非线性、时变性和纯滞后等问题,造成建模和控制比较困难。加热炉温度的控制主要依赖于对煤气流量的控制,因此,研究一种合理的煤气流量控制方案是提高加热炉控制水平的关键。提出一种改进的模糊PID控制算法,该算法综合PID控制和模糊控制各自的特点,将 PID 控制和模糊控制相结合,并结合加热炉的特点加以改进,具有很强的适应性和抗干扰能力。仿真结果表明,该算法在克服对象的非线性、纯滞后等方面,性能优良,较好的改善了控制质量。 相似文献
17.
ＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＡｆｔｅｒｍｕｃｈｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｓｏｍｅｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌａｐ ｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ (ＡＮＮ)ｔｏｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｓ,ＡＮＮｈａｓｂｅｃｏｍｅｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍ ｐｏｒｔａｎｔｔｏｏｌｓｔｏｓｈｏｗｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｏｆｔｈｅｈｕ ｍａｎｂｒａｉｎ .ＳｉｎｃｅＡＮＮｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｄｅｓｃｒｉｂｅａｎｙｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｆｕｎｃｔｉｏｎ ,ｉｔｈａｓｄｒａｗｎｍｕｃｈａｔ… 相似文献
18.
This paper proposes an adaptive algorithm of neural nets with a special perturbation for a real time velocity control system
of a VVVF (Variable Voltage Variable Frequency) hydraulic elevator. The weight vector of the neural network is adaptively
adjusted by the LMS (Least Mean Square) with perturbation, so it is not necessary to know the nonlinear continuous function
of the control system. The nonlinear velocity control system is considered as the controller output function in an adaptive
controller model. The experimental results obtained from the VVVF hydraulic elevator showed that the neural nets controller
using the perturbation algorithm proposed are much stabler and faster in dynamic response compared with the conventional PID
(Proportion-Integration-Derivation) controller.
Project (69775013) Supported by NSFC 相似文献
19.
针对典型电液伺服控制系统非线性、参数时变的特点,常规PID控制无法满足控制性能要求．文中提出将小脑模型（CMAC）神经网络和PID相结合的控制策略．仿真结果表明,经过CMAC神经网络对常规PID控制器的输出不断在线学习,系统能够有效抑制扰动,并具有实时性好,输出误差小,鲁棒性强等优点．在系统参数变化,外界扰动的影响下,其控制性能得到明显提高． 相似文献