為提高靜變電源輸出電壓的質(zhì)量，研究了一種自整定模糊PID控制方法。該方法將模糊控制優(yōu)良的動(dòng)態(tài)性能、靈活的控制特性和PID穩(wěn)態(tài)控制性能的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，實(shí)時(shí)地對(duì)系統(tǒng)控制量進(jìn)行調(diào)整。在Matlab/Simulink環(huán)境下，對(duì)于模糊PID和常規(guī)PID在靜變電源控制中的應(yīng)用分別進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明，模糊PID控制器減少了超調(diào)量，抗干擾性和魯棒性強(qiáng)，系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)、穩(wěn)態(tài)性能得到了很大程度的提高。
標(biāo)簽： PID 模糊 技術(shù)研究 電源控制
上傳時(shí)間： 2014-12-24
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此程序?yàn)槟：齈ID控制程序，自適應(yīng)模糊PID控制器以誤差e和誤差變化率e 作為輸入，可以滿足不同時(shí)刻的e和e 對(duì)PID參數(shù)自整定的要求。利用模糊控制規(guī)則在線對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行修改，便構(gòu)成了自適應(yīng)模糊PID控制器。
上傳時(shí)間： 2015-04-18
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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 參數(shù)自學(xué)習(xí)控制 （1）確定BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，即確定輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)M和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)Q，并給出各層加權(quán)系數(shù)的初值 和 ，選定學(xué)習(xí)速率 和慣性系數(shù) ，此時(shí)k=1； （2）采樣得到rin(k)和yout(k)，計(jì)算該時(shí)刻誤差error(k)=rin(k)-yout(k)； （3）計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN各層神經(jīng)元的輸入、輸出，NN輸出層的輸出即為PID控制器的三個(gè)可調(diào)參數(shù) ， ， ； （4）根據(jù)(3.34)計(jì)算PID控制器的輸出u(k)； （5）進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，在線調(diào)整加權(quán)系數(shù) 和 ，實(shí)現(xiàn)PID控制參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整； （6）置k=k+1，返回（1）。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 參數(shù) BP網(wǎng)絡(luò) 學(xué)習(xí)控制
上傳時(shí)間： 2016-04-26
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本文討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制策略，提出了一種單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器，給出了控制模型，探討了單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制學(xué)習(xí)算法，通過(guò)修改神經(jīng)元控制器連接加權(quán)系數(shù) ，構(gòu)成了自適應(yīng)PID控制器。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力進(jìn)行PID控制參數(shù)的在線整定，并使用了MATLAB軟件進(jìn)行了仿真研究。比較傳統(tǒng)PID控制器與單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器兩者的仿真結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器參數(shù)調(diào)節(jié)簡(jiǎn)單，具有很高的精度和很強(qiáng)的適應(yīng)性，可以獲得滿意的控制效果。
標(biāo)簽： PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制策略
上傳時(shí)間： 2014-01-25
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采用將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于PID控制中，使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制算法結(jié)合起來(lái)，通過(guò)吸收兩者的優(yōu)勢(shì)，使系統(tǒng)具有自適應(yīng)性。這樣系統(tǒng)可自動(dòng)調(diào)節(jié)控制參數(shù)，更好地適應(yīng)輸入變量的變化，提高控制性能和可靠性。本文從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成原理、學(xué)習(xí)規(guī)則和學(xué)習(xí)算法出發(fā)，設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器，并對(duì)其進(jìn)行了仿真分析,結(jié)果表明，該控制方案可行、有效。
標(biāo)簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 學(xué)習(xí)算法 應(yīng)用于
上傳時(shí)間： 2014-02-27
上傳用戶：源碼3
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問(wèn)題中得到了廣泛的應(yīng)用，尤其是模式識(shí)別的問(wèn)題。許多模式識(shí)別實(shí)驗(yàn)證明，RBF具有更有效的非線性逼近能力，并且RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度較其他網(wǎng)絡(luò)快。本文在具有復(fù)雜控制規(guī)律的S函數(shù)構(gòu)造方法的基礎(chǔ)上，給出了基于MATLAB語(yǔ)言的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器，及該模型的一非線性對(duì)象的仿真結(jié)果。
標(biāo)簽： RBF PID S函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制器
上傳時(shí)間： 2016-05-19
上傳用戶：子夜青衫
將偏差的比例（Proportion）、積分（Integral）和微分（Differential）通過(guò)線性組合構(gòu)成控制量，用這一控制量對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制，這樣的控制器稱PID控制器。1.1模擬PID控制原理在模擬控制系統(tǒng)中，控制器最常用的控制規(guī)律是PID控制。為了說(shuō)明控制器的工作原理，先看一個(gè)例子。如圖1-1所示是一個(gè)小功率直流電機(jī)的調(diào)速原理圖。給定速度n（f）與實(shí)際轉(zhuǎn)速進(jìn)行比較n（），其差值e（）=n（0-n（），經(jīng)過(guò)PID控制器調(diào)整后輸出電壓控制信號(hào)u），u）經(jīng)過(guò)功率放大后，驅(qū)動(dòng)直流電動(dòng)機(jī)改變其轉(zhuǎn)速。常規(guī)的模擬PID控制系統(tǒng)原理框圖如圖1-2所示。該系統(tǒng)由模擬PID控制器和被控對(duì)象組成。圖中，r（）是給定值，y（f）是系統(tǒng)的實(shí)際輸出值，給定值與實(shí)際輸出值構(gòu)成控制偏差e（t）e（）作為PID控制的輸入，以）作為PID控制器的輸出和被控對(duì)象的輸入。所以模擬PID控制器的控制規(guī)律為
標(biāo)簽： pid控制
上傳時(shí)間： 2022-07-04
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磁懸浮技術(shù)具有無(wú)摩擦、無(wú)磨損、無(wú)需潤(rùn)滑以及壽命較長(zhǎng)等一系列優(yōu)點(diǎn)，在能源、交通、航空航天、機(jī)械工業(yè)和生命科學(xué)等高科技領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用背景。隨著磁懸浮技術(shù)的廣泛應(yīng)用，對(duì)磁懸浮系統(tǒng)的控制已成為首要問(wèn)題。本設(shè)計(jì)以PID控制為原理，設(shè)計(jì)出PID控制器對(duì)磁懸浮系統(tǒng)進(jìn)行控制。在分析磁懸浮系統(tǒng)構(gòu)成及工作原理的基礎(chǔ)上，建立磁懸浮控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，并以此為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)了PID控制器，確定控制方案，運(yùn)用MATLAB軟件進(jìn)行仿真，得出較好的控制參數(shù)，并對(duì)磁懸浮控制系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，驗(yàn)證控制參數(shù)。最后，本設(shè)計(jì)對(duì)以后研究工作的重點(diǎn)進(jìn)行了思考，提出了自己的見(jiàn)解。PID控制器自產(chǎn)生以來(lái)，一直是工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中應(yīng)用最廣、也是最成熟的控制器。目前大多數(shù)工業(yè)控制器都是PID控制器或其改進(jìn)型。盡管在控制領(lǐng)域，各種新型控制器不斷涌現(xiàn)，但PID控制器還是以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易實(shí)現(xiàn)、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，處于主導(dǎo)地位。
上傳時(shí)間： 2022-07-19
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PID控制器是最廣泛應(yīng)用的控制器，這個(gè)程序教會(huì)初學(xué)者使用
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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無(wú)刷直流電機(jī)(BLDCM)是隨著電機(jī)控制技術(shù)、電力電子技術(shù)和微電子技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種新型電機(jī)。它是在有刷直流電機(jī)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。無(wú)刷直流電機(jī)具有交流電機(jī)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、運(yùn)行可靠、維護(hù)方便等一系列特點(diǎn)，又具有直流電機(jī)的運(yùn)行效率高、無(wú)勵(lì)磁損耗以及調(diào)速性能好等諸多優(yōu)點(diǎn)，在很多場(chǎng)合有廣泛的應(yīng)用前景，成為了國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。無(wú)刷直流電機(jī)傳統(tǒng)的理論部分分析和設(shè)計(jì)方法已經(jīng)比較成熟，因此對(duì)無(wú)刷直流電機(jī)控制策略的研究就顯得十分重要。 PID控制以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高、易于工程實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)至今仍被廣泛應(yīng)用。在系統(tǒng)模型參數(shù)變化不大的情況下，PID控制性能優(yōu)良。但在工業(yè)上有許多無(wú)法建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜控制對(duì)象和非線性控制對(duì)象，若采用傳統(tǒng)的PID進(jìn)行控制的話，那么很難獲得比較理想的控制效果。 對(duì)于無(wú)刷直流電機(jī)而言，它是一個(gè)多變量、強(qiáng)耦合的非線性系統(tǒng)，固定參數(shù)的PID調(diào)節(jié)器無(wú)法得到很理想的控制性能指標(biāo)。基于以上原因，本文以無(wú)刷直流電機(jī)為控制對(duì)象，通過(guò)分析無(wú)刷直流電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了應(yīng)用于無(wú)刷直流電機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器。 在MATLAB平臺(tái)上，先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器，給出相應(yīng)的控制算法，對(duì)典型的參數(shù)時(shí)變非線性系統(tǒng)的控制進(jìn)行了仿真研究。仿真結(jié)果表明，同傳統(tǒng)PID控制器相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器對(duì)模型、環(huán)境具有較好的適應(yīng)能力與較強(qiáng)的魯棒性，有效的改善了系統(tǒng)的控制結(jié)果，達(dá)到了預(yù)期的目的。隨后利用SIMULNK建立了無(wú)刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)的仿真模型。分別采用普通PID控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器對(duì)電機(jī)的不同運(yùn)行狀況進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所建模型的正確性，并證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的優(yōu)越性。
標(biāo)簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 無(wú)刷直流電機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-08-04
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