基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制

根据航空发动机性能控制要求, 通过分析自调整神经元及最速下降学习方法, 研究了基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制系统.利用自调整神经元的结构简单、各神经元之间没有权值连接及在线学习的优点, 在线整定多变量PID控制器的参数.阐明了该方法的结构和原理.并进行了航空发动机多变量自适应解耦控制系统的设计.大量的仿真结果表明, 系统具有良好的解耦特性和自适应能力.      

单神经元PID算法在流量比值控制中的应用

针对在PCT-2型过程控制装置进行流量比值控制时．PID（proportional integral differential controller）参数难以整定的问题,提出一种基于单神经元自适应的PID流量比值控制方法,使PID参数实现自整定。该算法利用单神经元的自学习和自适应能力、结构简单和易于计算的特点与PID算法相结合,形成了一种新型的智能PID流量比值控制方法．其可以解决传统PID调节器不易在线实时进行参数整定、难于对一些复杂过程和慢时变系统进行有效控制的不足。实验结果表明：这种控制方法不仅容易掌握、精度高,且具有一定的实用价值。     

基于智能神经元PID的异步电机直接转矩控制

针对异步电机直接转矩控制系统PID转速调节器的适应性、鲁棒性及抗干扰性较差的问题,提出了基于智能神经元PID转速调节器的异步电机直接转矩控制方法。智能神经元PID转速调节器采用2个神经元控制器进行设计,同时实现了控制器参数的在线调整,磁链调节器和转矩调节器分别采用滞环调节器进行设计。仿真结果表明,基于智能神经元PID的异步电机直接转矩控制系统能快速跟踪参考转速变化,具有很强的抗干扰能力、自适应能力和较强的鲁棒性。     

角伺服系统模糊自适应PID控制研究

将模糊控制和PID控制相结合,提出了一种智能复合控制策略,并将其应用于某型导弹系统角伺服系统的控制。利用模糊控制在线自适应调整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。在Simulink中的仿真结果表明,这种模糊PID控制器的控制效果优于单纯的PID控制,超调量小,抗干扰性能强,对变参数系统的鲁棒性强,满足在线实时自适应控制的要求。     

基于自适应PID的异步电机电流控制

在异步电机矢量控制电流环中采用参数自适应PID算法。该算法采用带遗忘因子的递推最小二乘算法对PID参数进行在线估计,能够根据不同情况实时调整PID参数。试验结果表明,该算法鲁棒性强、稳定性好、自适应性强、计算量小,能够满足对电流控制的要求,并且提高了速度的抗干扰能力。     

基于遗传算法和 Vague集的液压位置控制系统自适应 PID控制

在被控对象模型精度不高的情况下,设计了一种自适应PID控制方法,提高其鲁棒性,以确保系统的响应具有最优的动态性能和稳态性能。该方法在常规PID控制的基础上,引入智能技术,在线实时调整PID控制器的3个参数。该控制器主要由3部分构成:一是采用遗传算法优化模糊推理规则;二是精确的Vague集推理规则表;三是基于Vague集相似度量的自适应PID控制。仿真结果表明,该控制方法响应速度快,稳态精度高。     

具有积分限制的单神经元PID控制算法

提出了一种抗积分饱和的变参数PID单神经元二次性能寻优算法.在 PID结构简单的基础上,兼有神经元自适应修正能力和二次性能寻优的特点,当积分出现饱和时,通过控制逻辑自动抑制偏差的积分,从而提高了变参数PID算法的鲁棒适应性.以某双轴发动机喷口为被控对象,对模型参数以50%的变化进行了控制性能的仿真.结果表明:变参数PID单神经元二次性能寻优算法具有较强的鲁棒稳定性和鲁棒性能,动态过程的最大超调量被抑制在5%以内,动态调节时间仅为0.6s.所提出的性能寻优PID算法可以满足航空发动机的控制需求.      

PID在线自动整定法在台式燃料炉微机控制中的应用

本文以开原化工机械厂台式燃料炉微机控制为例，从频率分析的角度、阐述了PID控制规律，并针对常规的PID控制中存在的问题，提出了借用选择性强的ITAE（the integral of time-multiplied absolute-value of error criteion）准则，对其实现了在线自动调整，并给出了计算机在线自动整定PID控制算法中的最佳参数。     

基于功率反馈的涡轴发动机神经网络PID控制研究

通过对功率平衡关系进行分析,提出了利用功率反馈设计智能神经网络PID控制器的方法。基于BP（Back Propagation）神经网络,将功率信号作为神经网络的输入层信号,并改进了网络权值的学习规则。通过在线整定PID参数,控制器能够根据功率误差信号的变化实时调整控制参数,从而使系统自主寻找到功率平衡点,具有良好的稳态和动态响应特性。仿真结果表明：该方法可以使涡轴发动机在全包线范围内具有理想的控制性能。     

航空发动机燃油泵试验台入口油温控制

航空发动机燃油泵试验台入口油温控制系统是一种非线性、时滞系统,难以建立数学模型,常规的PID控制方法不能实现精确的控制。提出采用改进的单神经元自适应PID控制方法实现对入口油温的控制。该控制方法结合了神经网络和PID控制的优点。仿真结果表明,所采用的单神经元自适应PID控制与常规PID控制相比,具有更好的控制品质。