单神经元PID自适应控制器在VAV系统中控制应用

建立了空调循环泵系统电机简化模型,提出了采用不必基于模型的单神经元自适应pid控制。介绍了单神经元自适应pid控制器的结构和算法。仿真结果表明,单神经元自适应pid控制器较常规pid控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性,对负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性,具有较好的跟踪效果。

由于hvac系统具有大时滞、强扰动、被控对象参数未知或是时变的特点,对其实施常规pid控制往往效果欠佳。本文介绍了一种基于广义预测控制思想的自适应pid控制器,能够较好的适应这些特征。并利用matlab对控制系统进行了仿真,与常规的pid控制进行比较,发现其能够处理大范围变化的运行工况,并且能够达到好的控制效果。

基于gpc的pid自适应控制器在空调系统中的仿真研究——由于hvac系统具有大时滞、强扰动、被控对象参数未知或是时变的特点，对其实施常规pid控制往往效果欠佳。本文介绍了一种基于广义预测控制思想的自适应p1d控制器，能够较好的适应这些特征。并利用matlab对控制...

暖通空调领域中的被控对象(空调房间)大多具有大滞后、慢时变、非线性特点,且受各种不确定因素影响,经典控制方法难以实现精确控制。该文正是针对上述实际,将具有自学习、自适应功能的神经元控制算法引入高精度空调控制领域,并通过matlab仿真,考察了系统的控制效果。仿真结果表明此控制方法具有超调小、抗干扰能力强、控温精度高的优点,从而为空调系统的高精度控制提出了一个新的途径。

本文以磁悬浮球系统为研究对象,基于该系统的线性化模型,通过backstepping设计方法设计了一类自适应控制器,所设计的控制器具有结构简单易于实现,控制输入易于得到等优点,仿真实验验证了该控制器的有效性。

为解决传统空调系统中布线带来的不便及传统pid控制适应性、鲁棒性差的问题,设计出一种将wlan技术和单神经元自适应pid控制算法相结合的空调系统。与传统的空调系统相比较,该系统利用wlan技术实现系统的灵活性、可移动性,降低以往布线所需消耗的人力物力,运用单神经元自适应pid控制算法,使系统获得无静差、无超调、鲁棒性强等优点。研究结果表明,将两者结合后,原来空调系统存在的问题基本解决,而且性能得到了明显改善。

针对一类具有广义不确定性的非线性网络控制系统(ncs),提出了一种鲁棒自适应控制与远程状态反馈控制相结合的控制方法.该方法首先引入鲁棒函数η1在线补偿系统的广义不确定项和非线性项,保证了闭环误差系统指数收敛且一致有界稳定;然后运用状态反馈控制解决时延条件下的网络控制问题,给出了网络控制系统的稳定性定理;最后仿真结果验证了此方法的有效性.

针对温度控制的大惯性、大滞后、非线性特点,提出采用基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制的中央空调房间温度控制器的设计方案。由于小波神经网络的非线性映射能力比一般神经网络要强,所以基于小波神经网络的辨识器可以获得很高的辨识精度。而且,模糊神经自适应控制器随着系统动态特性的改变可以在线改变其控制规则,从而进行客观准确的控制。与普通模糊控制方法相比较,仿真试验说明了系统设计的有效性。

以变频空调系统为研究对象,将自适应控制与神经元pid控制相结合,建立了空调系统的神经元自适应psd控制模块,并建立了模型,进行了仿真研究。结果表明,与常规pid控制相比,该控制方法具有较强的自适应、自学习、自组织能力和较好的鲁棒性,控制算法简单,容易实现,适合变频空调系统的实时控制。

自适应模糊控制在vav末端装置中的应用——通过增加在线模糊调整量化增益和比例增益，在简单模糊控制理论的基础上架构成自适应模糊控制理论，并把其运用于vav空调末端装置的控制。通过matlab分别建立简单模糊控制系统和自适应模糊控制系统的仿真模型并加以仿真。...

船舶航向控制器的设计一直是各国学者的研究重点,随着技术的进步,对船舶航向控器设计的要求越来越高,加之水面状况越来越复杂,传统的pid控制很难达到满意的效果。基于模糊自适应pid控制在改进传统pid控制的基础上,采用一种动态调节的方式,与常规的pid控制器相比,不但控制效果得到了很好的改善,而且还具有更好的抗干扰能力。

针对模型参考自适应控制的区域稳定性问题,采用lyapunov直接法分析参数收敛与系统跟踪误差之间的关系。通过对系统误差项与参数估计项之间能量转移过程的描述,说明常规的区域稳定自适应控制器尚未充分考虑因估计参数振荡引起系统失稳的可能性。为此,提出一种简洁有效的区域稳定控制器设计方案,根据系统跟踪误差大小动态引入增益动态调整的鲁棒控制项,有效消除了控制中潜在的不稳定因素。基于siso非线性系统的仿真研究验证了所提方案的有效性。

在工业控制领域中，常规pid的应用极为广泛，但是常规pid控制在控制精度，响应速度等方面略显不足。对常规pid和模糊自适应pid控制进行比较，运用matlab中的simulink工具箱进行建模仿真，并在plc中对模糊自适应pid控制进行编程实现，体现出模糊自适应pid控制在工业控制领域中的优势。

本文用系统仿真的方法探讨了汽车空调蒸发器过热度的自适应控制,分析了自校正pid自适应控制在蒸发器过热度控制中应用的基本原理;对采用自适应控制的汽车空调系统进行了仿真计算,结果表明,制冷效果得到了明显提高,对环境参数变化引起的系统工况波和很好的调节作用。

针对两轮机器人传统pid控制器参数整定困难的问题,设计了一种神经元pid控制器。该控制器利用神经元的自学习和自适应能力,在线实时调整控制器各项参数。建立了两轮机器人的非线性模型,讨论了神经元pid控制系统的结构及其控制算法和各项控制器参数的学习算法。将设计的控制器其应用于两轮机器人的平衡控制中,并且与传统pid控制器进行了比较,仿真结果验证了控制器的正确性和有效性。将该控制器应用于两轮机器人物理系统,取得了良好效果。

文章在此对两轮机器人的控制进行研究,主要目的是针对pid控制器参数较为困难的问题进行解决。文章在此设计了一种新的方法,构建神经元pid控制器。通过利用该控制器,神经元的自适应能力与自学习能力得到了极大的改善。可以对控制器的各项参数进行在线的实时调整,进而针对两轮机器人构建了非线性模型,对神经元pid控制系统进行了讨论,然后对其算法进行了探讨,并分析了该项控制器的参数,进而在两轮机器人的平衡控制中应用文章所设计的控制器。最后,将文章设计的控制器与传统的控制器进行对比,通过仿真模拟增强了该控制器的有效性与准确性,再在两轮机器人物理系统中应用该控制器,实际取得的效果非常好。

目的采用神经网络自适应控制方法,来解决中央空调系统大惯性、大时滞问题,提高控制效果.方法利用两个bp神经网络nnc和nni,分别做控制器和辨识器,神经网络辨识器通过采集相关的输出量,监控系统的工作状态,并通过实时调整神经网络控制器参数.结果实现中央空调智能控制,仿真结果验证有良好的动态性能和稳态性能.结论神经网络自适应控制器优于常规控制器.调节速度快,超调小,具有良好的控制性能.

神经网络自适应控制技术在空调系统中的应用——采用神经网络自适应控制方法，来解决中央空调系统大惯性、大时滞问题，提高控制效果．

阀门定位器是一个非线性、时变及未知模型系统,普通pid无法满足应用过程中快速、高精度要求.文中提出将常规pid控制方法和模糊技术相结合的的控制方式.在分析系统满足ziegler-nichols条件的基础上,运用其设定方法对pid参数进行了归一化处理,并对处理后的单个参数设计了模糊自适应控制算法.实验证明该控制算法控制效果明显优于普通pid.算法计算量小、调节可靠、自适应性强,能够满足工业应用需要.

空调房间温度控制是一个复杂的控制系统,用传统的pid控制达不到较好的控制效果。以变风量空调系统作为控制对象,设计了模糊自适应pid控制器,并运用matlab/simulink对空调房间温度的控制进行了仿真,达到了比较理想的控制效果。仿真结果证明,模糊自适应pid控制器应用于空调系统具有较好的鲁棒性、快速性和准确性的优点的事实得到了证实,这种控制方式的控制效果优于常规pid控制且有利于节能。为空调系统自动控制的研究和应用提供了有意义的参考。

本文针对温度对象的非线性、时变性和大滞后性等特点,将模糊控制技术与传统pid控制相结合,提出了一种分段的模糊自适应pid控制器的设计方法,并将其应用于中央空调系统的温度控制。mtalab仿真结果表明,这种方法响应快、精度高,提高了系统的动、静态特性。

采用一种建立在连续输入输出论域上的模糊控制器，避免了普通模糊控制器由于论域的离散化而存在的量化误差。通过采用分级模糊控制的方法进一步提高了系统的控制精度和收敛品质。同时还给出了一种自适应控制算法，利用它可以调整模糊规则以适应系统的时变性。利用该文的模莫糊控制器对典型非线性时变系统-vvvf液压电梯的实时控制结果表明；这种模糊控制器鲁棒性好，控制精度高，自适应能力强,具有很高的实用价值。