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杜福银 《中国农村水利水电》2011,(10)
基于风力机和离心水泵的特点,提出了一种风力辅助提水机结构及该机的控制系统。该机是一个耦合的两输入两输出时变系统,系统存在的响应较慢,负荷的随机变化及参数快时变的特性。固定参数PID控制难以适应此系统控制要求,因此,提出一种基于回归神经网络（DRNN）的两输入两输出PID控制器结构,给出了DRNN神经网络参数学习算法和PID控制器参数自整定算法。使该系统能在自然界的风速随机变化的情况下使风力机最大可能利用风能,同时与离心水泵输出功率匹配.计算机仿真结果验证了该控制策略可行性,这为以后进一步研究奠定了基础。 相似文献
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根据过程实测的输入输出数据，将实际对象输出的旧值输入BP网络的输入层，从而得到一动态神经网络，作为控制中非线性系统的预测模型。既利用了系统的已知规律，提高了辨识的可靠性，又使得网络结构不必过于庞大，改善了实时性。分析了积分分离PID控制算法，在此基础上，将应用最广泛的PID控制器与具有自学习功能的神经网络相结合。得到了基于BP神经网络的PID控制算法。在已有的控制系统中嵌入了神经网络控制算法，用以调节PID控制器的三个可调参数Kρ，KI，KD。 相似文献
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智能轨迹控制割草机器人设计——基于FPGA神经网络 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高割草机器人自主导航和定位的精确性和智能性,设计了一种新型的基于FPGA神经网络算法的割草机器人。该设计采用FPGA可重构技术,以3层误差反向传播神经网络作为典型的模型来展开;利用成熟的BP算法公式,设计了割草机器人智能控制的模型;利用FPGA技术,设计了割草机器人的硬件系统;最后采用文本输入的设计方法,利用田间试验的方式,对机器人的轨迹规划能力和控制精度进行了验证。试验结果表明:利用FPGA和神经网络模型可以有效地穿越5个障碍物,并可得到满意的轨迹规划结果。将普通的PID控制器和神经网络PID控制器得到的控制结果误差进行了对比,结果表明:神经网络PID控制器得到的割草机器人控制误差明显比传统的PID控制器误差小。该方法为神经网络的硬件实现提供了可靠的理论基础。 相似文献
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枸杞作为宁夏地区重要的经济作物,其种植过程中的自动化水平低下,宁夏地处西北,全年降水量偏少,土壤以沙土为主,水分易流失,因此枸杞滴灌十分重要。常规的PID算法难以满足枸杞滴灌的自动控制,因此设计了基于模糊神经网络的控制系统,该系统整合了模糊控制和神经网络,将土壤含水率的偏差和偏差变化率作为输入值,经过模糊神经网络运算后,得到PID控制器的3个输入参数,然后通过PID闭环控制系统实现枸杞滴灌的控制,通过Simulink仿真实验得出,模糊神经网络PID控制比传统的PID控制,超调量小,响应速度快。 相似文献
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基于BP神经网络的PID控制在温室控制系统中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
以温度参数控制为例,结合传统PID控制规律,利用BP神经网络完成温室温度控制系统的PID控制系统设计.通过阐述基于BP神经网络的PID控制算法,完成温度控制系统中的BP神经网络PID控制参数在线整定.采用MATLAB对基于BP网络的PID温度控制系统进行了仿真,结果表明,PID控制算法能够实现控制参数的自适应调整,使系统对输入的响应达到小误差. 相似文献
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温室系统是一个典型的多变量、非线性动态系统,环境变量之间相互影响,常规PID控制方法难以取得理想的控制效果。为了获取良好的控制效果,本文根据温室系统环境变量耦合特性,提出了自适应粒子群算法(PSO)与单神经元PID相结合的解耦控制方法,利用自适应PSO算法对单神经元PID网络参数进行优化,从而提升系统解耦效果,并在温室系统多变量输入输出模型中仿真验证。结果表明,改进后的控制方法使得各变量输出调节时间可平均缩短22 s,光照强度超调量降低45%,且鲁棒性更好,对温室系统解耦效果理想。 相似文献
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为了评估乌鲁木齐地区不同高度的风能资源及当地风力发电机特性,分析了两参数威布尔风速分布模型、风速随高度变化的模型、风能功率密度和容量因子等模型．利用乌鲁木齐地区10,20,30,40,50,60,70 m高度的风速数据,分析了该地区典型气象年不同高度的月平均风速、年平均风速、年平均风能功率密度、风速概率分布、基于极大似然法的威布尔形状参数与尺度参数、累计概率分布,同时选取了该地区使用的8种中小型风力发电机,分析了这些风力发电机的容量因子及能量输出．结果表明：乌鲁木齐地区10～70 m范围内的风能资源介于可利用区和较丰富区之间,该地区风力发电机的容量因子偏小,其变化范围为4.4％～19.8％,这主要是由于该地区平均风速不大所致,说明了乌鲁木齐地区不适合建大型的风力发电厂,但是适合建小型的风力发电厂,或以风力发电为辅助的混合发电系统,或者以风力驱动的机械系统． 相似文献
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针对传统的一阶变桨距机构简化模型难以描述真实的变距执行系统动态特性,建立了完整的电液变桨距风力发电机组高阶数学模型;根据风电机组额定风速以上恒功率控制目标并考虑变桨机构具有惯性和延迟特性,设计了基于功率和风速前馈的变桨控制器;针对额定风速以上变桨控制器参数整定难的问题,提出了一种基于改进协同粒子群优化算法(ICPSO)与比例、积分、微分控制器(PID)相结合的ICPSO-PID控制算法,并将其应用于桨距角PID控制器的参数整定.研究结果表明:提出的优化算法能够快速整定桨距角控制器的参数,风速前馈控制器能够提高变桨系统的动态性,功率控制环节能够实现额定风速以上风电机组恒功率控制.与传统PID控制器的控制效果相比,提出的控制方法具有超调量小、调节时间短和鲁棒性好等优良的控制品质.文中研究方法可应用到实际的电液变桨距风力发电机组控制系统中. 相似文献
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无刷直流电机(BLDCM)是一个非线性、多变量、强耦合的系统,常规的PID控制难以达到良好的控制效果,模糊PID控制器依据模糊算法在线自整定PID参数,可弥补常规PID的不足之处,提高控制精度,取得更好的控制效果。论文对所设计的模糊PID控制器在Matlab/Simulink环境下进行了纯数学仿真的研究及调试。在数学仿真的基础上,采用dSPACE硬件平台对电机进行了硬件在环仿真,通过直接控制实物电机,验证了模糊PID控制系统具有良好的动、静态性能。 相似文献
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针对水肥一体化施肥机控制系统在交叉耦合、内外不确定条件下难以通过建立精确数学模型进行跟踪控制的问题,提出一种EC和pH改进自抗扰解耦控制策略。利用六次多项式曲线拟合对系统阶跃响应数据进行滤波处理,由面积法构建系统简化数学模型。选择静态解耦法实现系统解耦,对分解后的两个子系统分别设计自抗扰控制器并进行改进,给非线性状态误差反馈率添加类积分项,并引入模糊控制理论实现其参数在线自整定。仿真结果表明,系统EC和pH的调节时间分别为44 s和39 s,超调量分别为5.5%和0.3%,输出绝对误差分别小于0.1 mS/cm和0.2,该控制器能够实现系统高精度独立调节,相比于线性自抗扰和PID控制器,响应速度更快,抗干扰能力和鲁棒性更强。试验结果表明,该控制器调节误差与仿真结果吻合,并且能够使系统用水量、用肥量、用工量分别降低33.13%、35.75%、35.01%,作物产量提升15.16%,节水、节肥、节工和增产效果显著,具有很高的可行性。 相似文献
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Buck型功率变换器无抖振滑模控制器设计 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统比例积分微分(PID)控制方法运用于直流Buck变换器时,在干扰较大的情况下,很难取得满意的控制效果问题,利用二阶滑模控制技术,提出了一种无抖振的滑模控制方法,以改善大扰动条件下Buck变换器的鲁棒性。将占空比变量的导数看作虚拟控制器,设计非连续的二阶滑模控制器;实际控制器则为非连续控制器的积分,从而避免了控制器的抖振。在此基础上,采用PWM定频控制方式将该算法运用在Buck电路上。通过和PID控制算法进行仿真和实验对比,验证了该滑模控制器的可靠性与优越性。结果表明:系统启动时间缩短了近50%;当突变负载和输入电压改变时,系统输出电压变化幅度明显减小。 相似文献