基于神经网络PID控制的包装印刷位置伺服系统.pdf

基于模糊高斯基函数神经网络控制的机器人视觉伺服系统 .pdf 维普资讯第７卷第２３期２００７年１２月科学技术与工程Ｖｏ１．７Ｎｏ．２３Ｄｅｃ．２０ｏ７１６７１—１８１９（２００７）２３—６０５０—０５ＳｃｉｅｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＠２００７Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈ．Ｅｎｇｎｇ．计算机技术基于模糊高斯基函数神经网络控制的 机器人视觉伺服系统 孙洪淋孙炜石玉秋徐航（湖南信息职业技术学院，长沙４１０２００；湖南大学电气与信息工程学院，长沙４１００８２；广西２１２学院，柳州５４５００６）摘要针对机器人视觉伺服控制系统中存在的不确定性问题，将模糊控制与神经网络相结合，用神经网络来实现模糊推理，提出了一种把高斯基函数作为隶属函数

2024-11-18 约2.26千字 5页立即下载

基于模煳神经网络控制的溷合式步进电动机伺服系统研究.pdf 维普资讯高技术通讯 2004．5 基于模糊神经网络控制的混合式步进电动机伺服系统研究① 王泮海② 徐殿国史敬灼 (哈尔滨工业大学电气工程系哈尔滨 150001) 摘要在对二相混合式步进电动机实行最大转矩／电流矢量控制和I王)位置控制的基础上，为克服参数时变和外界扰动对系统性能的影响，设计了一种新型高性能的参考模型

2015-09-02 约1.32万字 4页立即下载

一种基于BP神经网络数控机床伺服系统控制器.doc 一种基于BP神经网络数控机床伺服系统控制器摘要：传统意义上的PID控制器具有结构简单、调节方便、参数设置和工程索引密切相关的优势。但它也有一定的局限性：对复杂系统很难建立数学模型，当控制对象不同时，控制器的参数很难自动适应外部环境的变化，且很难对一些复杂的过程和参数进行有效控制。而神经网络控制的发展、应用和与PID控制的结合，在一定程度上解决了传统PID控制器难以进行在线实时参数自整定等方面的缺点，可以充分发挥PID控制的优点。关键词：神经网络 交流伺服系统 控制策略中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）09-0015-02 从第一台数

2017-09-03 约3.26千字 7页立即下载

2025-04-28 约11.15万字 180页立即下载

基于BP神经网络的自整定PID控制仿真.doc 基于BP神经网络的自整定PID控制仿真实验六基于BP神经网络自整定PID控制仿真一、目的 ????1.熟悉神经网络的特征、结构以及学习算法 ????2.掌握神经网络自整定PID的工作原理????3.了解神经网络的结构对控制效果的影响 ????4.掌握用MATLAB实现神经网络控制系统仿真的方法。二、设备及条件 ????计算机系统 ????Matlab仿真软件三、 ????在工业控制中，PID控制是工业控制中最常用的方法。这是因为PID控制器结构简单、实现简单，控制效果良好，已得到广泛应用。但是，PID具有一定的局限性：被控制对象

2016-10-14 约5.4千字 17页立即下载

基于S函数的RBF神经网络PID控制器.doc 基于径向基函数的神经网络的PID控制器摘要 RBF神经网络在分类问题中得到了广泛的应用，尤其是模式识别的问题。许多模式识别实验证明，RBF具有更有效的非线性逼近能力，并且RBF神经网络的学习速度较其他网络快。本文在具有复杂控制规律的S函数构造方法的基础上，给出了基于MATLAB语言的RBF神经网络PID控制器，及该模型的一非线性对象的仿真结果。关键词：S函数；RBF神经网络PID控制器；Simulink仿真模型径向基函数（RBF-Radial Basis Function）神经网络是由J.Moody和C.Darken在20世纪80年代末提出的一种神经网络，它具有单隐层的三层前馈网络。由于

2018-09-11 约3.48千字 7页立即下载

基于BP神经网络的PID控制器设计.docx 中文摘要经典PIＤ控制算法作为一般工业过程控制方法应用范围相当广泛,原则上讲她并不依赖于被控对象得具体数学模型,但算法参数得整定却就就是一件很困难得工作,更为重要得就就是即使参数整定完成,由于参数不具有自适应能力,因环境得变化,PID控制对系统偏差得响应变差,参数需重新整定。针对上述问题,人们一直采用模糊、神经网络等各种调整PID参数得自适应方法,力图克服这一难题。一般情况下,一个自适应控制系统能够运行,其相应得参数要适应现场状况得变化,因此就必须根据现场得数据对相应得参数进行在线辨识或估计。对非时变参数可以通过一段时间得在线辨识确定下来,但对时变参数系统,必须将这个过程不断进行下去,因此要

2025-04-25 约3.87万字 71页立即下载

基于PID神经网络的控制器研究.pdf 第24 卷第5 期武汉理工大学学报#信息与管理工程版 ol.24No.5 2002年 10月 JOURNALOF WUT (INFORMATION MANAGEMENT ENGINEERING) Oct.2002 :1007- 144X(2002)05- 0032- 04 PID 龙晓林, 苏义鑫 (武汉

2017-07-23 约1.63万字 4页立即下载

基于BP神经网络整定的PID控制2).pdf 72 基于BP神经网络整定的PID控制 D控制基于BP神经网络整定的PI 王敬志任开春胡斌(重庆通信学院，重庆400035) 摘要针对经典PID控制参数不能在线调整的缺陷。研究了一种基于BP神经网络的PID控制

2017-05-10 约9.05千字 3页立即下载

基于BP神经网络的PID控制器设计.doc 第 PAGE II 页共 Ⅱ 页毕业论文基于BP神经网络的PID控制器设计基于BP神经网络的PID控制器设计摘要：本文提出了一种基于BP 神经网络的PID 控制方法，充分利用BP 神经网络逼近任意连续有界非线性函数的能力，这种PID 控制方法能学习和适应严重不确定系统的动态特性。文中采用三层前向网络动态BP 算法，达到了在线实时控制的目的，显示了BP 神经网络的PID 控制方法具有很强的鲁棒性，同时也显示了神经网络在解决高度非线性和不确定系统方面的潜能。计算机仿真结果表明，基于BP 神经网络的PID 控制较常规的PID 控制具有更好的鲁棒性和自适应性，能取得良好的控制效果。关键字

2018-12-23 约5.09万字 89页立即下载

基于神经网络与案例推理融合的机床主轴伺服系统故障诊断技术研究.docx 基于神经网络与案例推理融合的机床主轴伺服系统故障诊断技术研究一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业生产中，机床作为制造装备的核心基础部件，其性能和可靠性直接影响着产品的加工精度、生产效率以及企业的经济效益。而主轴伺服系统作为机床的关键组成部分，承担着驱动主轴旋转并实现精确速度控制和位置定位的重要任务，在各种复杂的加工工艺中发挥着不可或缺的作用。随着制造业向高精度、高效率、高自动化方向的快速发展，对机床主轴伺服系统的性能要求也日益提高。它不仅需要具备宽调速范围、高响应速度、高精度控制等特性，以满足多样化的加工需求，还需在长时间、高强度的工作条件下保持稳定可靠的运行状态。例如，在航空航

2025-04-12 约2.62万字 22页立即下载

一种基于模糊神经网络PID控制的同步调相机励磁系统的控制方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112799298 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202011545851.6 (22)申请日 2020.12.24 (71)申请人哈尔滨理工大学地址

2023-06-04 约7.53千字 9页立即下载

PID神经网络在电炉控制系统中的应用.doc PID神经网络在电炉控制系统中的应用　　(福州大学自动化研究所,福建福州 350002) 　　摘要:常规PID控制器以其算法简单、可靠性高等优点,在工业生产得到了广泛应用。但是,PID控制器存在控制参数不易在线实时整定、难于对复杂对象进行有效控制等不足。利用神经网络自学习、自适应和非线性映射等特点,将神经网络和PID控制相结合,形成一种PID神经网络控制系统,可对工业中使用的具有大时滞、慢时变、非线性特点的电炉系统进行有效辨识与控制。　　关键词:PID神经网络;智能控制器;滞后系统;时变系统;电炉控制系统　　中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(20

2018-04-12 约2.39千字 4页立即下载

2025-03-09 约3.01万字 44页立即下载

一个基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现的开题报告.docx 一个基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现的开题报告一、研究背景智能控制技术在工业控制、环境监测及自动化控制等领域得到广泛应用。PID控制器是最常用的控制算法之一，它能够控制系统达到稳态沿及追踪目标。然而，PID控制器的参数调整是一个复杂的问题，而且容易受到外部干扰的影响。 BP神经网络具有良好的非线性拟合能力，能够适应不同的控制任务。因此，将BP神经网络应用于PID控制器中，能够实现自适应控制，提高控制精度和稳定性。本文旨在研究基于BP神经网络的PID温度控制系统，并探讨其在工业实际应用中的可行性和效果。二、研究内容和方法本研究的主要内容为基于BP神经网络的PID温度控制

2024-05-23 约小于1千字 2页立即下载