改进的单神经元自适应控制系统在MCGS中的应用
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江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金(201010)


Application of Improved Single Neuron Adaptive Control System Based on MCGS
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    摘要:

    对于现代工业控制中的一些具有时变的、大时滞、非线性的复杂系统,常规的PID算法难以整定PID参数,因而难以达到预期的控制效果. 本文在MCGS组态软件的实验平台上实现常规PID算法和单神经元自适应PID算法分别在线性和非线性的系统的控制. 实验结果表明,在线性系统和非线性系统中单神经元自适应PID控制算法都具有更好的稳定性和动态性能.

    Abstract:

    To some time-varying, large time delay, nonlinear complex systems in Modern industrial control system, it is difficult for the conventional PID algorithm to set the PID parameters. So that it is more difficult to achieve the desired results. The article realizes the conventional PID algorithm and single neuron adaptive PID algorithm in the linear and nonlinear system control respectively based on the experiment platform of the MCGS. The experimental results show that the single neuron adaptive PID control algorithm in linear system and nonlinear system has better stability and dynamic performance.

    参考文献
    1 刘尚. SISO非线性系统的PID神经网络自适应逆控制[硕士学位论文].沈阳:东北大学, 2008:1
    2 北京昆仑通态自动化科技有限公司.MCGS用户指南.北京, 2005
    3 张良杰等.智能控制的模糊神经技术的研究与展望.电子学报,1995,(8)
    4 张建民,王涛,王忠礼.智能控制系统及应用.北京:机械工业出版社, 1995
    5 陶永华,尹怡欣,葛芦生.新型PID控制及其应用.北京:机械工业出版社,1998:50-53
    6 刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真(第3版).北京:电子工业出版社, 2011:302
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邓肖,刘宗玲,胡慕伊.改进的单神经元自适应控制系统在MCGS中的应用.计算机系统应用,2014,23(6):191-195

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  • 收稿日期:2013-11-03
  • 最后修改日期:2013-11-28
  • 在线发布日期: 2014-06-20
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