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改进比例-积分-微分控制方法在无功补偿和混合滤波综合补偿系统中的应用 被引量:7
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作者 荣飞 罗安 +1 位作者 周柯 汤赐 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第13期34-38,共5页
设计了一种兼有无功补偿和混合滤波功能的综合补偿系统。由于传统比例-积分-微分控制方法对上述系统的检测精度、计算延时和被控对象状态变化具有较强的依赖性,文中将增量递推预测模型预作用于上述系统以补偿延时带来的控制误差,提出了... 设计了一种兼有无功补偿和混合滤波功能的综合补偿系统。由于传统比例-积分-微分控制方法对上述系统的检测精度、计算延时和被控对象状态变化具有较强的依赖性,文中将增量递推预测模型预作用于上述系统以补偿延时带来的控制误差,提出了一种采用预测模型实现的多模比例-积分-微分控制方法,使得当电网状态变化时该补偿系统可自动在比例-积分和比例-微分模型间切换。仿真结果和实际运行情况表明该补偿系统具有控制精度高、鲁棒性强等特点,验证了该控制方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 综合补偿系统 谐波谐振 预测模型 增量递推 多模比例-积分-微分控制方法
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基于小脑模型神经网络-比例积分微分控制的异步风力发电机组软并网控制系统建模与仿真 被引量:2
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作者 龚立秋 段斌 +1 位作者 颜娜 龙林德 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期19-23,共5页
分析了利用晶闸管进行软并网的原理;采用改进的小脑模型神经网络与比例积分微分并行控制方法对风力发电的异步发电机并网过渡过程进行了研究;利用Matlab/Simulink平台建立了仿真控制模型。不同风速下风电机切入电网的仿真结果验证了文... 分析了利用晶闸管进行软并网的原理;采用改进的小脑模型神经网络与比例积分微分并行控制方法对风力发电的异步发电机并网过渡过程进行了研究;利用Matlab/Simulink平台建立了仿真控制模型。不同风速下风电机切入电网的仿真结果验证了文中所提出控制方案的正确性:采用该控制方案可将并网冲击电流控制在额定电流的2倍以内,且该软并网系统具有较好的稳定性、实时性。 展开更多
关键词 小脑模型神经网络 比例积分微分控制 软并网 异步风力发电机 仿真
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基于神经网络PI的电静液作动器温度补偿控制方法研究
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作者 黄昊 刘家辉 +2 位作者 朱威霖 高光发 姚建勇 《液压气动与密封》 2024年第6期48-56,共9页
电静液作动器(Electro-hydrostatic Actuator,EHA)作为一种高性能集成化的动力执行器,广泛应用于航天航空、工业生产和军事领域。在不同油液温度下,液压油的体积弹性模量、黏度等性质会发生变化,从而对EHA的控制精度产生影响。针对此问... 电静液作动器(Electro-hydrostatic Actuator,EHA)作为一种高性能集成化的动力执行器,广泛应用于航天航空、工业生产和军事领域。在不同油液温度下,液压油的体积弹性模量、黏度等性质会发生变化,从而对EHA的控制精度产生影响。针对此问题,首先建立了EHA数学模型;其次,设计了反向传播(BP)神经网络对比例积分控制器(PI)控制参数进行在线调节,补偿温度变化对跟踪精度的影响;最后,通过实验验证了传统PI控制的EHA跟踪精度与温度变化有着密切关系,并将BPPI控制器与PI控制器进行实验对比。实验结果表明,所设计的BPPI控制器在不同油液温度下平均跟踪误差之间的差值较PI控制器降低80%以上;且在相同温度下,平均跟踪误差较PI控制器降低60%以上。 展开更多
关键词 电静液作动器 反向传播神经网络 温度补偿 比例积分控制
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非线性比例积分微分神经网络控制的康复设备(英文) 被引量:1
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作者 李成伟 杨芳 《中国组织工程研究与临床康复》 CAS CSCD 北大核心 2007年第40期8205-8208,共4页
介绍一种针对脑卒中患者的运动康复训练仪,采用直线运动模式和圆周运动模式作为训练轨迹,按照预先设定的轨迹运动帮助患者达到神经康复的目的。康复训练仪采用气动人工肌肉作为运动驱动器,气动人工肌肉具有重量轻、出力大、柔性好、使... 介绍一种针对脑卒中患者的运动康复训练仪,采用直线运动模式和圆周运动模式作为训练轨迹,按照预先设定的轨迹运动帮助患者达到神经康复的目的。康复训练仪采用气动人工肌肉作为运动驱动器,气动人工肌肉具有重量轻、出力大、柔性好、使用安全方便、能源方便清洁等特点,适于在康复医疗仪器中使用。由于气体的可压缩性、气动人工肌肉的非线性、以及关节内部固有滞环等原因的存在,使得气动人工肌肉驱动关节位置控制精度差及响应时间比较慢,从而直接影响整个关节的轨迹规划问题。因此采用比例积分微分神经网络控制器对气动人工肌肉进行位置控制。 展开更多
关键词 康复训练 气动人工肌肉 非线性比例积分微分 神经网络
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基于补偿与模糊比例积分微分控制的凸轮刀系统定位研究 被引量:1
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作者 李扬 朱学彪 崔刚 《机械制造》 2020年第4期50-56,共7页
以四步切割机项目的凸轮刀系统为研究对象,针对比例阀存在较大死区、具有时变非线性特点,以及凸轮刀系统存在响应滞后等问题,基于补偿与模糊比例积分微分控制对凸轮刀系统的定位问题进行研究,提出将模糊比例积分微分控制与自适应死区补... 以四步切割机项目的凸轮刀系统为研究对象,针对比例阀存在较大死区、具有时变非线性特点,以及凸轮刀系统存在响应滞后等问题,基于补偿与模糊比例积分微分控制对凸轮刀系统的定位问题进行研究,提出将模糊比例积分微分控制与自适应死区补偿相结合的自适应控制方法。通过计算机软件搭建凸轮刀系统的仿真模型,设计加入自适应补偿的模糊比例积分微分控制器,并对凸轮刀系统的定位进行优化。通过试验对比确认,所提出的自适应控制方法对系统输出具有良好的校正作用,能够有效改善凸轮刀系统的定位性能。 展开更多
关键词 凸轮刀系统 补偿 模糊比例积分微分控制 定位
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静止无功补偿器的小波神经网络PID控制方法研究 被引量:1
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作者 周晓华 冯雨辰 +1 位作者 王月武 蓝会立 《自动化仪表》 CAS 2023年第11期48-53,共6页
静止无功补偿器(SVC)是电力系统中应用广泛的动态无功补偿装置。针对传统比例积分微分(PID)在SVC动态调节过程中由于控制器参数固定而存在动态响应、自适应能力差的问题,提出了一种基于小波神经网络PID(WNNPID)的SVC电流反馈电压稳定控... 静止无功补偿器(SVC)是电力系统中应用广泛的动态无功补偿装置。针对传统比例积分微分(PID)在SVC动态调节过程中由于控制器参数固定而存在动态响应、自适应能力差的问题,提出了一种基于小波神经网络PID(WNNPID)的SVC电流反馈电压稳定控制方法。首先,分别选取SVC的电压差ΔUr、电压误差ΔU和补偿电压USL作为WNNPID控制器的输入信号,而控制器的输出为SVC的参考电纳。然后,采用小波神经网络(WNN)和增量式PID控制对WNNPID控制器的结构进行设计。最后,采用Matlab/Simulink仿真平台对所提控制方法进行仿真,并与基于反向传播(BP)神经网络PID的控制效果进行了对比。仿真结果表明,所提WNNPID控制方法具有更稳定的电压控制效果、较快的响应速度、较好的动静态响应性能和较强的自适应能力。 展开更多
关键词 静止无功补偿 电流反馈 电压稳定控制 小波神经网络 反向传播神经网络 动态响应 自适应能力 比例积分微分
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基于改进麻雀优化PID的波浪补偿控制方法 被引量:2
7
作者 张琴 蔡慧茹 +2 位作者 兰明东 浦克 胡雄 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期22-34,共13页
随着海上风电“十四五”规划的不断推动,在深远海域对兆瓦级大功率海上风机的需求量随之增加,其规模也在不断扩大。但是,在吊运、安装等海上工作过程中,复杂海浪对船舶产生的持续影响导致风机安装的精度和效率大幅下降,甚至会对人员安... 随着海上风电“十四五”规划的不断推动,在深远海域对兆瓦级大功率海上风机的需求量随之增加,其规模也在不断扩大。但是,在吊运、安装等海上工作过程中,复杂海浪对船舶产生的持续影响导致风机安装的精度和效率大幅下降,甚至会对人员安全以及财产造成重大损失。在深远海域复杂海况下对工程船舶进行有效的波浪补偿,可提供稳定的作业环境以保证精准高效地完成各项工作,因此,本文提出了一种基于改进麻雀优化PID的波浪补偿控制方法并将其应用于Stewart补偿平台。首先,建立波浪补偿平台动力学以及运动学反解模型,并设计正解模型迭代求解算法。随后,使用PID进行波浪补偿控制,并通过麻雀搜索算法优化参数。接着,采用Circle混沌映射对其进行初始化分布,以解决初始化不均匀的问题;并采用动态自适应加权、柯西突变以及反向学习以提升算法全局寻优能力。最后,生成4~6级海况下的某工程船运动数据作为系统输入,利用MATLAB和Simulink软件平台搭建模型进行补偿控制验证,并在Stewart硬件平台上做补偿试验。结果表明,改进麻雀搜索算法具有较快的收敛速度、较高的精度和更好的寻优能力,优化后的PID控制方法更适合用于复杂海况下波浪补偿平台的控制优化,可为大功率海上风机安装的补偿平台控制系统设计提供参考。 展开更多
关键词 波浪补偿平台 3自由度补偿 比例积分微分控制器 改进麻雀搜索算法
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基于模糊神经网络PID的无人艇航向控制器研究 被引量:6
8
作者 王伟 王勇 +3 位作者 周晨光 张晔 寿康力 朱国栋 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第4期458-462,共5页
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
关键词 无人艇 航向控制 模糊控制 反向传播(BP)神经网络 比例积分微分(PID)
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永磁同步电机自构式模糊神经网络控制器设计 被引量:7
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作者 康尔良 蔡松昌 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期92-101,共10页
针对传统PID控制方法不能对电机在工况状态变化时做出快速反应的问题,结合模糊控制和神经网络的特点提出一种智能控制方法。依据模糊神经网络算法组成新的速度控制器代替传统的PID速度控制器。通过RBF神经网络辨识器给出永磁同步电机的J... 针对传统PID控制方法不能对电机在工况状态变化时做出快速反应的问题,结合模糊控制和神经网络的特点提出一种智能控制方法。依据模糊神经网络算法组成新的速度控制器代替传统的PID速度控制器。通过RBF神经网络辨识器给出永磁同步电机的Jacobian信息,传递给模糊神经网络控制器,以此解决算法中转速对网络输出的偏导项无法计算的问题。通过自构式反馈来修正网络的拓扑结构,确定模糊神经网络中隐含层的神经元个数,避免因隐含层神经元个数设定不当引起欠拟合或过拟合。仿真和实验的结果表明,电机在启动时能够快速平稳地达到给定转速,超调量和稳态误差小,转矩脉动小、响应迅速。突加负载时速度变化量小且能快速回归平稳运行,突变转速时能快速稳定在变化后的给定转速。 展开更多
关键词 永磁同步电机 矢量控制 速度控制 动态控制 模糊神经网络 比例积分微分控制
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基于BP神经网络补偿的下肢外骨骼位置控制 被引量:2
10
作者 陈靓 黄玉平 +1 位作者 郑继贵 陶云飞 《计算机仿真》 北大核心 2020年第2期349-354,共6页
坐卧式康复外骨骼机器人可以帮助下肢功能障碍患者进行康复训练,为实现康复训练的位置控制目标,通过深入分析人机耦合关系,建立包括穿戴者、外骨骼在内的耦合运动学/动力学模型,提出了基于人机混合系统动力学模型的带前馈补偿项的PD控... 坐卧式康复外骨骼机器人可以帮助下肢功能障碍患者进行康复训练,为实现康复训练的位置控制目标,通过深入分析人机耦合关系,建立包括穿戴者、外骨骼在内的耦合运动学/动力学模型,提出了基于人机混合系统动力学模型的带前馈补偿项的PD控制算法,然而为了实现良好的运动轨迹跟踪性能,必须在位置控制算法中加入对不确定项的补偿,因此提出一种基于BP神经网络补偿的位置控制算法并通过仿真验证算法的高效性。 展开更多
关键词 下肢康复机器人 耦合系统建模 带前馈的比例微分控制 神经网络补偿
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磁力馈能主动悬架稳定性分析
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作者 陈丽 许丽 +1 位作者 周冉 孙凤 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期298-304,共7页
为了提高车辆行驶平顺性和安全性,提出了一种新型磁力馈能主动悬架,并研究其稳定性。采用BP神经网络PID控制算法(BP-PID)搭建磁力馈能主动悬架控制系统,利用MATLAB/Simulink进行理论仿真。建立B级和C级随机路面,仿真分析不同速度、不同... 为了提高车辆行驶平顺性和安全性,提出了一种新型磁力馈能主动悬架,并研究其稳定性。采用BP神经网络PID控制算法(BP-PID)搭建磁力馈能主动悬架控制系统,利用MATLAB/Simulink进行理论仿真。建立B级和C级随机路面,仿真分析不同速度、不同等级下,磁力馈能主动悬架的稳定性。结果表明,相比于被动悬架效果和PID控制的磁力馈能主动悬架效果,采用BP-PID控制可明显提高悬架稳定性。B级随机路面60 km/h时车身垂直加速度改善了45.90%,证明了BP-PID控制的合理性,可有效提升悬架稳定性。 展开更多
关键词 磁力馈能主动悬架 比例积分微分控制 反向传播神经网络 被动悬架 车身垂直加速度 悬架动行程 轮胎动位移
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球磨机混合优化前向神经网络PID解耦控制系统 被引量:15
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作者 程启明 程尹曼 +1 位作者 汪明媚 郑勇 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期54-59,共6页
针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出球磨机的混沌PSO与BP混合优化前向神经网络PID解耦控制系统。在这种控制器中,PID控制器的控制参数采用神经网络进行自适应整定,神经网络的权值采用混合优化算法进行调整... 针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出球磨机的混沌PSO与BP混合优化前向神经网络PID解耦控制系统。在这种控制器中,PID控制器的控制参数采用神经网络进行自适应整定,神经网络的权值采用混合优化算法进行调整。仿真结果表明该控制方法跟踪快、鲁棒性强、解耦好,控制品质优于传统PID解耦控制方法,较好地解决了球磨机的时变性、耦合性等问题。 展开更多
关键词 球磨机 混沌粒子群优化 反向传播算法 比例-积分-微分控制 前向神经网络
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静止同步补偿器数学模型及其无功电流控制研究 被引量:30
13
作者 郭锐 刘国海 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期21-24,共4页
运用开关函数法对静止同步补偿器(STATCOM)进行数学建模,提出其无功电流的比例积分(PI)控制和基于微分几何的非线性控制方法,讨论非线性控制方法中零动态稳定性问题。用Matlab对2种控制方法进行了仿真分析,结果表明:非线性控制下无功电... 运用开关函数法对静止同步补偿器(STATCOM)进行数学建模,提出其无功电流的比例积分(PI)控制和基于微分几何的非线性控制方法,讨论非线性控制方法中零动态稳定性问题。用Matlab对2种控制方法进行了仿真分析,结果表明:非线性控制下无功电流的响应速度明显快于PI控制,且在参考输入电流方向发生改变时,非线性控制的过渡更为平稳。 展开更多
关键词 静止同步补偿 数学模型 比例积分控制 微分几何 零动态
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基于BP神经网络PID参数自整定的研究 被引量:88
14
作者 廖芳芳 肖建 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期1711-1713,共3页
PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法。但在实际应用中,其参数整定仍未得到较好的解决。本文把神经网络技术应用在PID控制中,充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力,构造神经网络PID自整定控制器,并通过仿真试验,取... PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法。但在实际应用中,其参数整定仍未得到较好的解决。本文把神经网络技术应用在PID控制中,充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力,构造神经网络PID自整定控制器,并通过仿真试验,取得较好的结果。 展开更多
关键词 PID(比例积分微分器) 自整定 BP神经网络 仿真
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基于RBF神经网络非线性预测模型的开关磁阻电机自适应PID控制 被引量:33
15
作者 夏长亮 修杰 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期57-62,共6页
开关磁阻电机的非线性和变参数特性使得采用传统的PID控制很难取得较好的控制效果。人工神经网络在一定的条件下可以任意精度逼近任意非线性函数且具有较强的自学习、自适应、自组织能力。故将其与传统的PID控制相结合构成神经网络自适... 开关磁阻电机的非线性和变参数特性使得采用传统的PID控制很难取得较好的控制效果。人工神经网络在一定的条件下可以任意精度逼近任意非线性函数且具有较强的自学习、自适应、自组织能力。故将其与传统的PID控制相结合构成神经网络自适应PID控制策略,应用于非线性严重的开关磁阻电机,可实现对开关磁阻电机的高性能控制。同时,神经网络所具有的非线性变换特性和高度的并行运算能力使得其适合建立非线性预测模型进行参数预测。通过对被控系统参数的预测,可提高系统的动态响应性能。该文采用两个神经网络-BP神经网络和RBF神经网络来分别构成神经网络NNC和神经网络NNI。神经网络NNC进行自适应PID参数调节;神经网络NNI用来建立非线性预测模型进行参数预测。为进一步加快神经网络的学习收敛速度,该文采用变学习速率的神经网络学习算法,学习速率随收敛过程误差的大小而自适应地进行调整,这可大大加快神经网络学习训练的收敛速度,进一步提高系统动态响应速度。实验结果表明,系统的动态响应快,超调小,稳态精度高,鲁棒性强,有较强的抗扰动能力,具有较好的控制效果。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 神经网络 比例积分微分控制器 预测 自适应
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LMBP神经网络PID控制器在暖通空调系统中的应用研究 被引量:10
16
作者 王彦 刘宏立 杨珂 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期49-52,共4页
针对BP神经网络学习过程收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷,研究了levenberg-marquart算法(即LM算法).为解决LM算法中学习速率的选择和逆矩阵的求解这两个严重影响训练时间和收敛精度的问题,采用LU分解法对LM算法进行改进和优化,并通... 针对BP神经网络学习过程收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷,研究了levenberg-marquart算法(即LM算法).为解决LM算法中学习速率的选择和逆矩阵的求解这两个严重影响训练时间和收敛精度的问题,采用LU分解法对LM算法进行改进和优化,并通过MATLAB语言编程实现,将得到的LMBP神经网络PID控制器应用于暖通空调冷冻水循环的控制回路中,将其控制效果与PID控制算法、BP神经网络PID控制算法进行仿真对比研究.研究结果表明,采用LMBP神经网络PID控制器在减少超调量、加快收敛速度、减少稳态误差等方面的性能都得到了明显的改善. 展开更多
关键词 levenberg-marquart算法 反向传播 神经网络 比例积分微分控制 暖通空调系统
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三电平海上风电柔性直流输电变流器的PID神经网络滑模控制 被引量:29
17
作者 李爽 王志新 +1 位作者 王国强 吴定国 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期20-28,共9页
针对传统滑模变结构控制在参数摄动时会产生颤振的不足,融合比例–积分–微分神经网络(proportional-integral-derivative neural-network,PIDNN)和滑模变结构控制的优点提出一种新的在线解决方法。建立三电平电压型柔性直流输电变流器... 针对传统滑模变结构控制在参数摄动时会产生颤振的不足,融合比例–积分–微分神经网络(proportional-integral-derivative neural-network,PIDNN)和滑模变结构控制的优点提出一种新的在线解决方法。建立三电平电压型柔性直流输电变流器数学模型,构造以瞬时有功、无功功率误差为滑模面的滑模变结构控制器,并用PIDNN对选定的价值函数在线训练以取得全局最优解,实时对滑模趋近律参数优化选取,结合李亚普诺夫函数对控制系统的全局稳定性进行分析。对所提控制方案采用Matlab仿真验证,结果表明该方案可使控制系统全局稳定,对参数摄动有很强的鲁棒性,最大限度地减小颤振,易于数字实现。 展开更多
关键词 比例-积分-微分神经网络 滑模变结构控制 柔性直流输电 直接功率控制 三电平电压源型变流器 海上风电
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遗传算法在BP网络PID控制中的应用仿真 被引量:8
18
作者 刘战国 童明俶 +1 位作者 王明渝 黄萍 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2009年第10期207-211,228,共6页
为了有效地克服BP网络存在的局限性,即控制效果严重依赖于权值矩阵初始值,对空调系统模型进行了多次仿真,结果权值矩阵初始值的优化点分布与取值区间具有相关性,即在特定优化区间内,满意的权值矩阵初始值数量较多。引用遗传算法全局搜... 为了有效地克服BP网络存在的局限性,即控制效果严重依赖于权值矩阵初始值,对空调系统模型进行了多次仿真,结果权值矩阵初始值的优化点分布与取值区间具有相关性,即在特定优化区间内,满意的权值矩阵初始值数量较多。引用遗传算法全局搜索能力和过程流程图,并引入到BP网络PID控制之中,既利用了遗传算法的全局搜索能力进行权值矩阵区间优化,同时利用BP网络的局部搜索能力与实时处理能力,有效地解决了常规BP网络控制的局限性。仿真结果表明,混合算法优于常规BP网络整定PID控制方法,并可推广到其它BP网络应用领域。 展开更多
关键词 遗传算法 前向传播网络 比例积分微分控制器 权值矩阵 空调系统
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BP神经网络在PID控制器参数整定中的应用 被引量:39
19
作者 陈书谦 张丽虹 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第10期171-174,共4页
研究工业控制过程,针对控制器优化问题,PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法。但在实际应用中,对有非线性、时变性系统,无法建立精确模型。为了解决控制参数整定,达到精确控制,改善系统性能,提出一种基于BP神经网络的... 研究工业控制过程,针对控制器优化问题,PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法。但在实际应用中,对有非线性、时变性系统,无法建立精确模型。为了解决控制参数整定,达到精确控制,改善系统性能,提出一种基于BP神经网络的PID控制器参数整定方法。通过建立三层神经网络模型,在控制过程中将神经网络的隐含层单元分别作为PID的比例(P)、积分(I)、微分(D)单元,从而构造参数自学习的PID控制器,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时,提高了实时性能,增强系统稳定性,并获得更好的控制效果。 展开更多
关键词 神经网络 比例积分微分 参数整定 仿真
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基于PID神经网络自动换挡过程油门调速 被引量:4
20
作者 彭建鑫 金辉 +1 位作者 陈慧岩 陶金陵 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期1179-1183,共5页
提出了一种在AMT换挡过程中运用PID神经网络进行油门调速的方法.通过台架实验,建立了东风康明斯EQB235-20柴油发动机的油门实验模型,同时在Matlab平台上对PID神经网络进行训练,使其输出逼近理想油门实验模型.将训练后的PID神经网络移植... 提出了一种在AMT换挡过程中运用PID神经网络进行油门调速的方法.通过台架实验,建立了东风康明斯EQB235-20柴油发动机的油门实验模型,同时在Matlab平台上对PID神经网络进行训练,使其输出逼近理想油门实验模型.将训练后的PID神经网络移植入ECU,进行发动机调速实验.实验表明,PID神经网络有响应速度快、鲁棒性好、收敛特性好的特点,提高了车辆的自适应能力. 展开更多
关键词 神经网络 油门调速 机械式自动变速器 比例积分微分
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