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1.
基于神经网络的自适应模糊控制器 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器。控制器由一个模糊神经网络和一个人工神经网络组成,具有自适应和自学习能力,计算机仿真实验证明了这种控制器的有效性,控制性能优于常规的模糊控制。 相似文献
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提出了一种基于神经网络与ＰＩＤ控制相结合的机器人自适应控制系统。为加快神经网络的学习过程，研究了有效的启发式学习算法。以二关节机器人为对象仿真表明，该控制系统能使机器人跟踪希望轨迹，其系统响应跟踪精度及鲁棒性优于常规的控制策略。 相似文献
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把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。 相似文献
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基于PID控制与模糊控制各自的优点,将模糊控制与常规PID控制相结合,并运用变论域的方法,设计了变论域自适应模糊PID控制器.然后,以直流电机为模型,实现对其转速的控制,使用Matlab进行可行性研究,并将其仿真结果与PID控制和模糊控制的仿真结果进行比较.结果表明,基于直流电机的变论域自适应模糊PID控制器的控制效果明显优于常规PID控制和模糊控制. 相似文献
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王耀南 《湖南农业大学学报(自然科学版)》1997,24(4)
提出一种模糊神经网络的自适应控制方案，给出了一种模糊神经网络模型和快速的优化学习算法（ＦＬＡ），通过网络的在线自学习不断修正模糊神经网络控制器的隶属函数和权值，实现了模糊逻辑规则的自动更新，经仿真结果和倒立摆控制表明，这类自适应控制具有良好的控制性能。 相似文献
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《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2017,(4)
针对履带机器人这一结构不稳定性、参数不确定性的非线性系统,本文结合神经网络理论与滑模控制,提出了基于模糊神经网络的自适应滑模控制,对不确定非线性系统的控制问题设计了控制器。本文首先建立了履带式机器人的运动学模型,以自适应滑模控制理论为基础,构建了等效控制器,依据模糊神经网络理论基础构建切换控制器,在保证控制器全局稳定性和收敛性的同时,同时获得抑制系统抖振。仿真验证了利用神经网络对履带式机器人这一非线性系s统具有较强的自适应性和鲁棒性。并且具有快速响应和较强的跟踪性能的特点。 相似文献
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针对采摘机械臂的位置终端的精确控制问题,提出了一种将自适应神经网络与滑模控制相结合的控制策略.首先通过神经网络来估计系统模型中的不确定性,提出了一种具有神经网络补偿作用的滑模控制器,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性,并改善了系统的动态性能.仿真试验表明,该控制方法能够有效地削弱抖振现象,具有很好的鲁棒性和动态特性. 相似文献
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针对无人船运动非线性、大时滞性、时变性的特点,分析了PID和模糊控制的不足。将模糊控制和PID控制结合,设计了一种模糊PID控制器,增强了PID控制的自适应能力。仿真结果表明,模糊PID控制器比传统的PID控制有更好的动态特性。 相似文献
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许立 《河北北方学院学报(自然科学版)》2012,28(2):29-34
中央空调系统的控制过程非常复杂,将传统的PID控制和模糊控制相结合,提出了一种自适应模糊PID控制的设计方法,并将其应用于中央空调系统的实际控制中.通过仿真模型的实验表明,自适应模糊PID控制弥补了模糊控制和PID控制的缺点,具有控制灵活,精度高,调节迅速,超调量小的优点,鲁棒性和稳定性好,具有一定的可行性. 相似文献
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基于Zigbee网络的中华绒螯蟹养殖中溶氧量智能控制系统研究与应用 总被引：1，自引：1，他引：0
随着信息技术和规模化水产养殖的发展,传统的养殖模式将会逐渐被智能水产养殖所取代。构建了基于Zigbee的中华绒螯蟹养殖中溶氧量的智能控制系统,并着重研究了蟹塘的增氧控制算法,针对溶氧量变化的非线性、大滞后、不确定、大惯性等特点,提出了模糊RBF神经网络改进的PID控制策略,并通过Matlab进行模糊RBF神经网络控制器与常规PID控制器和模糊PID控制器进行仿真对比,同时在某中华绒螯蟹养殖基地进行模糊PID控制器和模糊RBF神经网络控制器进行应用实验对比,证明了模糊RBF控制器能够更好地满足中华绒螯蟹养殖溶氧量的控制要求。 相似文献
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根据神经网络逆控制原理,提出了一种新的中密度纤维板(MDF)施胶系统控制器设计方法。将MDF施胶系统作为被控对象,利用静态神经网络和若干积分器组成的动态神经网络构造出被控系统的逆系统,该逆系统与被控系统串接在一起所组成的系统是伪线性的。通过将PID控制器与神经网络逆系统结合在一起,构建出神经网络逆复合控制器。仿真结果表明:神经网络逆复合控制器能使系统获得优良的跟踪性和抗干扰能力,可以很好地实现对MDF施胶系统的控制目的。 相似文献
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介绍了直线永磁同步电机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)的数学模型。由于直线永磁同步电机具有非线性、耦合性和负载扰动等特性,常规PID控制器不能达到理想的控制效果,而径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络具有学习速度快、无局部极小和良好的逼近能力,提出了将RBF网络与增量式PID控制结合在一起应用的方法。matlab仿真结果表明:该控制系统具有良好的逼近能力、较强的适应性和抗干扰能力。 相似文献
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在以优质、高效、高产为目的的现代化农业发展新阶段,温室自动化技术的研究受到广泛重视.对于温室自动控制系统,由于其非线性、强耦合、纯滞后、大惯性的自身特性,传统PID控制已难以满足高品质温室控制系统的需求.由于BP神经网络具有强大的学习能力及非线性映射性,将BP神经网络控制引入常规PID控制中,采用BP神经网络PID控制方案,设计温室温度的自动控制系统并进行仿真验证.仿真结果表明,相比于传统的PID控制系统,所设计的基于BP神经网络PID控制系统具有更强的自适应能力与稳健性,控制品质具有明显优势. 相似文献
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本文提出了一种神经网络智能ＰＩＤ参数最优控制系统，给出了有效的基于共轭梯度的神经网络学习算法。仿真实验和应用结果表明，这类智能控制器可用于难以建立数学模型的控制系统。 相似文献
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【目的】设计饲料配制控制系统,并采用神经网络PID优化算法实现对配料精度的提高。【方法】以西门子S-200 smart型PLC为主控设计饲料配制控制系统,针对现有常规PID算法的控制策略存在超调大、收敛慢等缺陷和BP神经网络梯度下降过程容易出现局部最小化问题,提出以附加动量项的BP神经网络PID算法实现称重误差的降低。【结果】基于动量项的梯度下降法建立的BP神经网络PID算法模型解决了参数自学习整定问题,在响应速度上该算法与PID算法对比为3∶1,试验后平均精度99.6%。并在收敛速度和改善超调现象具有更高效的表现。【结论】配料系统经算法优化后误差得到有效控制。 相似文献
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基于神经网络的优点,设计了神经网络作为主控制器的对系统进行辨识的纤维板调施胶控制系统和神经网络作为辅助控制器来修正PID控制器的纤维板调施胶控制系统.分析了两种神经网络控制器的性能优劣.仿真表明,神经网络作为辅助控制器调节PID比神经网络作为主控制器的超调小,系统稳定时间更短. 相似文献
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为解决常规PID调节器很难满足在线回转误差检测与控制要求的问题,以静压气体轴承回转误差控制系统为研究对象进行了探讨,提出了模糊自整定PID控制策略。根据模糊控制理论,运用常规PID控制器的设计方法,设计出了模糊自整定PID控制器,实现了PID控制器参数在线自调整。仿真试验表明,与传统的PID控制相比,模糊PID控制系统具有良好的稳定性和自适应能力。 相似文献